Les réseaux sociaux sont de plus en plus présents dans notre vie de tous les jours et sont en passe de devenir notre moyen de communication et d'information principal. Avec l'augmentation des données qu'ils contiennent sur nous et notre environnement, il devient décisif d'être en mesure d'accéder et d'analyser ces données. Aujourd'hui la manière la plus commune d'accéder à ces données est d'utiliser la recherche par mots-clés : on tape une requête de quelques mots et le réseau social renvoie un nombre fixe de documents qu'il juge pertinents. Dans les approches actuelles de recherche top-k dans un contexte social, la pertinence d'un document dépend de deux facteurs: la proximité sociale entre le document et l'utilisateur faisant la requête et le recoupement entre les mots-clés de la requête et les mots contenus dans le document. Nous trouvons cela limité et proposons de prendre en compte les interactions complexes entres les utilisateurs liés à ce document mais aussi sa structure et le sens des mots qu'il contient, au lieu de leur formulation. Dans ce but, nous identifions les exigences propres à la création d'un modèle qui intégrerait pleinement des données sémantiques, structurées et sociales et proposons un nouveau modèle, S3, satisfaisant ces exigences. Nous rajoutons un modèle de requêtes à S3 et développons S3k, un algorithme personnalisable de recherche top-k par mots-clés sur S3. Nous prouvons la correction de notre algorithme et en proposons une implémentation. Nous la comparons, à l'aide de jeux de données créés à partir du monde réel, avec celle d'une autre approche de recherche top-k par mots-clés dans un contexte social et montrons les différences fondamentales entre ces approches ainsi que les avantages qu'on peut tirer de la nôtre. / Social networks are increasingly present in our everyday life and are fast becoming our primary means of information and communication. As they contain more and more data about our surrounding and ourselves, it becomes vital to access and analyze this data. Currently, the primary means to query this data is through top-k keyword search: you enter a few words and the social network service sends you back a fixed number of relevant documents. In current top-k searches in a social context the relevance of a document is evaluated based on two factors: the overlapping of the query keywords with the words of the document and the social proximity between the document and the user making the query. We argue that this is limited and propose to take into account the complex interactions between the users linked to the document, its structure and the meaning of the words it contains instead of their phrasing. To this end we highlight the requirements for a model integrating fully structured, semantic and social data and propose a new model, called S3, satisfying these requirements. We introduce querying capabilities to S3 and develop an algorithm, S3k, for customizable top-k keyword search on S3. We prove the correctness of our algorithm and propose an implementation for it. We compare this implementation with another top-k keyword search in a social context, using datasets created from real world data, and show their differences and the benefits of our approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016SACLS291 |
| Date | 30 September 2016 |
| Creators | Bonaque, Raphaël |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Manolescu Goujot, Ioana Gabriela |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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