ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2017
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Auteurs

Guesmi Soumaya, Chiraz Trabelsi, Catherine Berrut, Chiraz Latiri

Résumé

L’explosion des réseaux sociaux a rendu indispensable leur analyse et leur exploration, notamment pour la détection des communautés. Plusieurs méthodes ont été proposées afin de détecter des composantes possédant des propriétés structurelles spécifiques en termes de graphe au détriment de l’aspect sémantique régissant les différents liens entres les entités du réseau. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour la détection de com- munautés dans les réseaux sociaux dont la principale originalité est la prise en considération aussi bien des liens structurels entre les entités que des attributs sémantiques les décrivant. Nous proposons tout d’abord d’exploiter les techniques de l’Analyse Relationnelle de Concepts pour modéliser les différentes interactions et nous introduisons par la suite une nouvelle mé- thode d’exploration, appelée ‘Req_Navigation’, pour l’identification des communautés multi- relationnelles. L’étude expérimentale menée sur une collection de données réelles a montré des résultats prometteurs et ouvre plusieurs perspectives.

Abstract

The explosion of social networks has made their analysis and exploration indispensable. Especially for the detection of communities. Several community detection methods were therefore proposed in order to detect clusters with specific structural properties the semantic as- pect of the different links. This paper present a new approach for the detection of communities in social networks that consider the structural links between the entities as well as the semantic attributes describing them. We first propose to exploit the techniques of the Relational Concept Analysis to model the different interactions, thereafter we introduce a new method of explo- ration, called ‘Req_Navigation’, for the identification of multi-relational communities. Carried out experiments on real dataset showed promising results and opens several issues.

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