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Tweets analysis for event detection / Soumaya Cherichi in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 1 (janvier - février 2016)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 21 n° 1 (janvier - février 2016) . - pp 61 - 80 Titre : Tweets analysis for event detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Soumaya Cherichi, Auteur ; Rim Faiz, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 61 - 80 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information [Termes IGN] données massives [Termes IGN] gestion des connaissances (organisation) [Termes IGN] processus temporel [Termes IGN] recherche d'information [Termes IGN] Twitter Résumé : (Auteur) Social media systems have been proven to be valuable platforms for information and communication, particularly during events; in case of natural disaster like earthquakes tsunami and states of nuclear emergencies in Japan in 2011. The behavior leads to an accumulation of an enormous amount of information. However, finding relevant posts can be a challenging task, since the relevance of a post is dependent both on its content, author and tweet’s characteristics. Besides identifying tweets that describe a specific type of event is also challenging due to the high complexity and variety of event descriptions. These challenges present a big opportunity for Natural Language Processing (NLP) and Information Extraction (IE) technology to enable new large-scale data-analysis applications. Taking to account all the difficulties, this paper proposes a new metric to improve the results of the searches in microblogs. It combines content relevance, tweet relevance and author relevance, and develops a Natural Language Processing method for extracting temporal information of events from posts more specifically tweets. Our approach is based on a methodology of temporal markers classes and on a contextual exploration method. To evaluate our model, we built a knowledge management system. Actually, we used a collection of 10 thousand of tweets talking about the current events in 2014 and 2015. Numéro de notice : A2016-065 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.21.1.61-80 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.21.1.61-80 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79785 [article]

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Une approche de filtrage d’opinions à base de crédibilité dans un contexte de réseaux sociaux / Lobna Azaza in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 4 (juillet - août 2015)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 20 n° 4 (juillet - août 2015) . - pp 63 - 84 Titre : Une approche de filtrage d’opinions à base de crédibilité dans un contexte de réseaux sociaux Type de document : Article/Communication Auteurs : Lobna Azaza, Auteur ; Rim Faiz, Auteur ; Djamal Benslimane, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 63 - 84 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] filtrage du rayonnement [Termes IGN] réseau social [Termes IGN] source de données [Termes IGN] système de conduite collaboratif [Termes IGN] traitement automatique de données Résumé : (Auteur) La démocratisation du web et des réseaux sociaux ont facilité la collecte et le partage d’opinions des consommateurs, via des sites tels qu’eBay et Amazon, sur la qualité d’une multitude de produits et services et permis aux fournisseurs de comprendre les attentes et besoins de ces derniers. Aussi la réputation des ressources et services est-elle devenue primordiale mais le calcul de cette réputation difficile en raison de l’ouverture et de l’anonymat de ces communautés de partage d’opinions en ligne. Les utilisateurs ont de nombreuses expertises différentes et les spammeurs se joignent aux communautés avec des comportements malicieux. Il est donc important de filtrer les opinions avant tout calcul de réputation. Cet article présente une approche de filtrage d’opinions collectées. L’approche réduit d’abord les redondances d’opinions masquées sous des identifiants différents. Ensuite, elle détecte les influences entre les utilisateurs dans le cas d’opinions partagées et favorise les profils les plus consistants. Le calcul de la crédibilité est basé sur un module de graphe social hétérogène permettant de capturer les différentes relations entre les utilisateurs, les opinions et les ressources ou services. Les opinions filtrées peuvent être ensuite utilisées pour le calcul de la réputation des services et sources web. L’approche proposée est validée par une expérimentation basée sur une génération aléatoire de données et une variation des différents critères considérés dans la détection des vrais utilisateurs physiques. Numéro de notice : A2015-510 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.20.4.63-84 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.20.4.63-84 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77501 [article]

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