La prédiction des intérêts des utilisateurs Dans les réseaux sociaux

Abstract

Les réseaux sociaux fournissent un environne ment d’échange e t reposent principalement sur les ut ilisateurs dont le rôle est de créer, d’annoter le contenu des ressources et de construire des relat ions avec d’autres ut ilisateurs. Cependant l’a ugmentat ion rapide du nombre d'ut ilisateurs , partageant les mêmes domaines d’ intérêt , dans ces réseaux nécessite la prédict ion de prof ils en vue de répondre à la multiplicité et même à la divergence de leurs besoins en information. L’object if de notre trava il cons iste à propose r un s ystème d’ana lyse prédict ive des intérêts des utilisateurs non actifs on exploitant les techniques de prédiction les plus utilisés et les plus efficaces, tel que les arbres de décision, la régression logistique, k-plus proches voisins ou les réseaux de neurones. A cet effet, nous avons réalisé un système de prédiction basé sur le Deep learning.

Mots-clés : Réseau social, Profil social, utilisateur non actif, Analyse prédictive, Deep Learning, prédiction des centres d’intérêts.