Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Data accessibility on social networking sites

Social networks have been an object of analysis by the social sciences since the 1930s. The first challenge in performing these analyses is to gather information on the structure of these networks and on their activities. With the advent of Web 2.0 and semantic Web technologies, several different mechanisms can be used for this. However, few users are aware of how easy it is to access and manipulate the traces left by their activities and, especially on the social networks, by their personal data, which is becoming increasingly public. In this article, we look into the different ways of accessing data on the social networks, and – on Facebook in particular – into the quality and quantity of the information available and therefore the potential risks of users finding that third parties are accessing and manipulating their personal information. An experiment conducted via API Facebook (7 081 user profiles) shows that a great deal of information is accessible that can be used to automatically reconstruct a user’s actual network from their profile.L’analyse des réseaux sociaux est menée dans le domaine des sciences sociales depuis les années 1930. Le premier enjeu pour réaliser ces analyses se situe dans la collecte de l’information sur la structure de ces réseaux et sur leurs activités. Avec l’avènement du Web 2.0 et des technologies du Web sémantique, plusieurs mécanismes de collecte d’information sont désormais envisageables. Cependant, très peu d’utilisateurs sont conscients des facilités d’atteinte et de manipulation de leurs traces d’activités et de leurs données personnelles de plus en plus rendus publics sur les réseaux socionumériques en particulier. Dans cet article, nous étudions les différentes approches permettant l’accès aux données dans les réseaux socionumériques, en nous intéressant − dans le cas précis de Facebook − à la qualité et la quantité de l’information accessible, et par conséquent, aux risques potentiels d’atteinte et de manipulation des données personnelles des utilisateurs par des tiers. Une expérimentation menée via l’API Facebook (sur 7 081 profils) démontre l’accessibilité à un nombre important d’informations pouvant permettre de reconstruire automatiquement le réseau réel d’un utilisateur à partir de son profil

Quelle modélisation des profils utilisateurs des réseaux sociaux numériques ?

Introduction L’analyse des réseaux sociaux est menée dans le domaine des sciences sociales depuis les années 1930 (Breslin, Decker, 2007). Cette analyse vise d’une part, à identifier les structures sociales distinctes dans les réseaux, et d’autre part, à expliquer le comportement des individus au sein ces structures sociales, au moyen de modèles mathématiques ou d’éléments de la sociométrie. L’avènement du Web social ou Web 2.0 a énormément favorisé le développement des réseaux sociaux en lig..

Visualizing the relevance of social ties in user profile modeling

International audienceExisting works about user profile modeling always model the user as an independent entity. However, in social sciences, many works show the user's behavior as strongly influenced by his social ties and/or social interactions. These results were difficult to integrate in user profile modeling because of the problem of capturing social data about users in infor-mation systems. With the advent of the social web for example, this barrier can be broken on the Web, and we can reasonably think about enriching users' profiles from social data. In this paper we propose a technique to develop users' profiles with social data. We built profiles from textual users' activities data, and we show through visualization of temporal graphs the relevance of social ties on built profiles (with an experimentation carried out on 7, 081 Facebook profiles). These results motivated the potential implementation of new profiling techniques based on users' social networks, to enrich users' profiles and solve pending problems such as ‘cold start problem’ in personalized or recommender systems

Modelisation générique du processus de développement des profils utilisateurs dans les systèmes d'information

International audienc

Modèle et techniques de dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux égocentrés

International audienc

A Community Based Algorithm for Deriving Users' Profiles from Egocentrics Networks

International audienceNowadays, social networks are more and more widely used as a solution for enriching users' profiles in systems such as recommender systems or personalized systems. For an unknown user's interest, the user's social network can be a meaningful data source for deriving that interest. However, in the literature very few techniques are designed to meet this solution. Existing techniques usually focus on people individually selected in the user's social network, and strongly depend on each author's objective. To improve these techniques, we propose to use a community based algorithm that is applied to a part of the user's social network (egocentric network) and that can be reused for any purpose (e.g. personalization, recommendation). We compute weighted user's interests from these communities by considering their semantics (interests related to communities) and their structural measures (e.g. centrality measures) in the egocentric network graph. A first experiment conducted in Facebook demonstrates the usefulness of this technique compared to individuals based techniques, and the influence of structural measures (related to communities) on the quality of derived profiles. The results also raise the problem of users' privacy in platforms such as online social networks. To enable users to better protect their privacy, these platforms should provide their users with a way to also make their friendlist private

Dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : une approche par communautés de réseaux égocentriques

National audienceWhen a user is not or slightly active in an information system, his profile is incomplete and even unknown. Thus, associated mechanisms (e.g. personalization) are less reliable. To address this problem, several studies show that using the user’s profile combined with data derived from the user’s social network gives more reliable results. However, these studies have two major drawbacks: each study is specific in its own field (and associated mechanisms) and all these studies unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network. To overcome these drawbacks, we aim at defining a generic social model of users’ profiles that can be reuse in many application domains and for several mechanisms. Moreover, we propose a new way to enrich the user profile by communities (rather than individuals) around the user in a part of his social network (egocentric network). A preliminary evaluation of this new approach in Facebook shows his relevance.Lorsqu’un utilisateur est peu ou pas actif dans un système d’information, son profil est peu/mal connu et les mécanismes qui s’y réfèrent (personnalisation de contenus par exemple) sont moins efficaces. Pour améliorer les résultats de ces mécanismes, plusieurs approches r écentes montrent la pertinence de l’usage du réseau social de l’utilisateur comme source d’information complémentaire au profil de l’utilisateur. Ces approches présentent cependant deux inconvénients majeurs : d’une part, chacune des approches reste très spécifique à son domaine d’application (et au mécanisme associé), et, d’autre part, elles exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l’utilisateur pour améliorer ces mécanismes. Pour pallier ces inconvénients, nous proposons un modèle générique et social de profil utilisateur suscep tible d’être réutilisé par plusieurs mécanismes dans différents domaines d’application, et un processus de dérivation des éléments du profil de l’utilisateur non pas à partir des individus autour de l’utilisateur, mais à partir des communautés autour de l’utilisateur dans une portion de son réseau social (réseau égocentrique). Une évaluation préliminaire menée dans Facebook montre l’intérêt de cette nouvelle approche

Pour une approche interdisciplinaire des TIC. Le cas des réseaux socionumériques

International audienceSocial network analysis is conducted in the social sciences since the 1930s. The advent of social web and the development of online social networks provide suitable environments for accessing large amounts of users’ social networks data and users’ interactions data. Thus, many tools for data mining or graph mining can then be used to automatically characterize users’ social networks. However, users’ social networks and users’ interactions in online social social networks are not reduced to a reproduction of their offline social networks and interactions. Therefore, an interdisciplinary analysis exploiting the possibilities of automatic tools for data analysis while highlighting the results achieved from an ethnographic analysis makes sense. This article aims to present the results of a survey on the main usage of online social networks following this interdisciplinary approach.L’analyse des réseaux sociaux est menée dans le domaine des sciences sociales depuis les années 1930. L’avènement du web social et le développement des réseaux socionumériques ont la particularité de fournir des environnements propices pour l’accès à des masses importantes de données utiles pour la caractérisation d’un réseau social au moyen d’outils de fouille de données, d’analyse de graphes, etc. Pour autant, ces nouveaux espaces ne se réduisent pas à une reproduction des réseaux sociaux hors-ligne. Dès lors, une analyse interdisciplinaire exploitant les possibilités d’outils informatisés d’analyse de données tout en éclairant les résultats obtenus à la lumière de ceux issus d’une analyse ethnographique se révèle judicieuse. Cet article présente les résultats d’une enquête sur les principaux usages des internautes sur les réseaux socionumériques en suivant cette approche interdisciplinaire