Titre : | Exploitation des signaux sociaux de twitter afin d’améliorer la recherche d’information | Type de document : | theses et memoires | Auteurs : | Nabil Larbi ; Samia Berchiche (ép. Fellag), Directeur de thèse | Editeur : | Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I | Année de publication : | 2019 | Importance : | 49 p. | Présentation : | ill. | Format : | 30 cm. | Note générale : | Bibliogr. | Langues : | Français | Mots-clés : | Recherche d'information réseaux sociaux Twitter, hashtag Re-Ranking | Résumé : | Nous présentons dans ce mémoire une contribution à la modélisation en Recherche d’information en proposant une fonction de reclassement basé sur la pertinence sociale qui considère la dimension sociale du Web. Cette dimension sociale est toute information sociale entourant des documents avec le contexte social des utilisateurs extraite dans notre cas exclusivement du réseau social Twitter. Actuellement, notre approche repose sur l’utilisation des métadonnées sociales, par exemple retweet, commentaire, like et ce afin de déterminer le classement de popularité des hashtags. L'évaluation effectuée selon notre approche montre ses avantages pour le reclassement de résultats (re-ranking). | En ligne : | D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\LARBI NABIL.PDF | Format de la ressource électronique : | PDF | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34196 |
Exploitation des signaux sociaux de twitter afin d’améliorer la recherche d’information [theses et memoires] / Nabil Larbi ; Samia Berchiche (ép. Fellag), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 49 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : | Recherche d'information réseaux sociaux Twitter, hashtag Re-Ranking | Résumé : | Nous présentons dans ce mémoire une contribution à la modélisation en Recherche d’information en proposant une fonction de reclassement basé sur la pertinence sociale qui considère la dimension sociale du Web. Cette dimension sociale est toute information sociale entourant des documents avec le contexte social des utilisateurs extraite dans notre cas exclusivement du réseau social Twitter. Actuellement, notre approche repose sur l’utilisation des métadonnées sociales, par exemple retweet, commentaire, like et ce afin de déterminer le classement de popularité des hashtags. L'évaluation effectuée selon notre approche montre ses avantages pour le reclassement de résultats (re-ranking). | En ligne : | D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\LARBI NABIL.PDF | Format de la ressource électronique : | PDF | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34196 |
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