Université Blida 1

Clustering an enterprise social networks

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dc.contributor.author Hammouche, Aicha
dc.contributor.author Haouche, Baraa
dc.date.accessioned 2020-12-29T09:46:14Z
dc.date.available 2020-12-29T09:46:14Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8305
dc.description ill.,Bibilogr fr_FR
dc.description.abstract A l’heure actuelle, les organisations développent et mettent en place des environnements collaboratifs de travail pouvant donc être les vecteurs des informations, des savoirs, des connaissances portées par des collaborateurs. Ils peuvent ainsi générer une activité plus ciblée, plus réactive et donc plus performante, avec des prises de décisions efficaces et pertinentes au regard des objectifs que l’organisation s’est donnée. En effet, la mise en œuvre de tels dispositifs dans les organisations de travail permet, à l’instar du Knowledge Management, d’élaborer peu à peu une véritable intelligence collective. Notre objectif à travers ce projet est d’analyser les réseaux sociaux d’entreprise considérés comme des plateformes collaboratives pour rehausser l’intelligence collective au sein d’une organisation. Pour ce faire, on utilise des algorithmes de classification non supervisée plus précisément le Clustering. Les algorithmes de clustering utilisés sont le K-Means et le clustering hiérarchique agglomérative. Les résultats obtenus (clusters) appliqués sur le dataset du Workplace de l’école nationale supérieure d’informatique serviront, peut-être, à une analyse et un enrichissement des critères de l’intelligence collective. Mots-clés : Réseau social d’entreprise, K-Means, Clustering hiérarchique Agglomérative, Workplace fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject Réseau social d’entreprise fr_FR
dc.subject K-Means fr_FR
dc.subject lustering hiérarchique Agglomérative fr_FR
dc.subject Workplace fr_FR
dc.title Clustering an enterprise social networks fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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