Dans ce mémoire nous nous sommes intéressés à l’étude sociologique des
comportements des utilisateurs participants au site Gowalla, qui s’inscrivent volontairement
au site est participent aux différentes activités de partages et de contributions au même
temps ils nous indiquent leurs positionnements géographiques (spots) a partir de ces spots
et utilisateurs Gowalla a pu collecter des informations sur les différents utilisateurs et les
endroits visiter.
Notre étude est focalisée sur cette base de données Gowalla collecter entre 2007 et
2012 dans la ville de New York sur un échantillon plus de 600000 utilisateurs. En application
du Biclustering sur les la base de données pour obtenu des résultats précis et correcte, et
après on applique le data mining est précisément les règles d’associations avec l’algorithme
Agrawal et all et les améliorations apporter à cet algorithme le Lift, pour pouvoir prédire sur
le comportement futur des utilisateurs de ce site, et bien sûr la généralisation de ces
connaissances sur l’ensemble des habitants et visiteurs la ville de New York.
Nous avons commencé par les différentes définitions des réseaux sociaux et l’analyse
des réseaux sociaux, puis une étude sur le biclustering et ses fonctions sur le langage R. Puis
sur le datamining les règles d’associations, l’algorithme Agrawal et all et quelques
améliorations apporter à cet algorithme.
Dans la partie réalisation nous avons basé sur trois parties. La partie qui concerne le
jeu de données nous avons décrit égalent dans cette partie l’architecture globale, le
clustering des données c’est la deuxième partie. Nous avons utilisé le logiciel R pour
appliquer le Biclustering et extraire les règles d’association de chaque cluster.
Alors que la troisième partie présente l’interprétation de notre modèle et la
discussion de résultats obtenus. D’après les règles d’association qui ressortent de notre
application de l’algorithme Agrawal par R, en remarque que la ville de New York est une ville
très animé par des différents types : cultuelles, sportifs et économiques.
Dans ce mémoire nous nous sommes intéressés à l’étude sociologique des
comportements des utilisateurs participants au site Gowalla, qui s’inscrivent volontairement
au site est participent aux différentes activités de partages et de contributions au même
temps ils nous indiquent leurs positionnements géographiques (spots) a partir de ces spots
et utilisateurs Gowalla a pu collecter des informations sur les différents utilisateurs et les
endroits visiter.
Notre étude est focalisée sur cette base de données Gowalla collecter entre 2007 et
2012 dans la ville de New York sur un échantillon plus de 600000 utilisateurs. En application
du Biclustering sur les la base de données pour obtenu des résultats précis et correcte, et
après on applique le data mining est précisément les règles d’associations avec l’algorithme
Agrawal et all et les améliorations apporter à cet algorithme le Lift, pour pouvoir prédire sur
le comportement futur des utilisateurs de ce site, et bien sûr la généralisation de ces
connaissances sur l’ensemble des habitants et visiteurs la ville de New York.
Nous avons commencé par les différentes définitions des réseaux sociaux et l’analyse
des réseaux sociaux, puis une étude sur le biclustering et ses fonctions sur le langage R. Puis
sur le datamining les règles d’associations, l’algorithme Agrawal et all et quelques
améliorations apporter à cet algorithme.
Dans la partie réalisation nous avons basé sur trois parties. La partie qui concerne le
jeu de données nous avons décrit égalent dans cette partie l’architecture globale, le
clustering des données c’est la deuxième partie. Nous avons utilisé le logiciel R pour
appliquer le Biclustering et extraire les règles d’association de chaque cluster.
Alors que la troisième partie présente l’interprétation de notre modèle et la
discussion de résultats obtenus. D’après les règles d’association qui ressortent de notre
application de l’algorithme Agrawal par R, en remarque que la ville de New York est une ville
très animé par des différents types : cultuelles, sportifs et économiques.
