Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

L’analyse d’activité utilisateur dans les réseaux sociaux basé sur le Biclustering Par les règles d’association: Étude de cas réseau Gowalla

Afficher la notice abrégée

dc.contributor.author DAOUD, Assia
dc.contributor.author NACEF, Lynda
dc.date.accessioned 2022-04-13T10:27:05Z
dc.date.available 2022-04-13T10:27:05Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.issn MM600
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/2199
dc.description.abstract 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. en_US
dc.description.abstract 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. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université de Bordj Bou Arreridj en_US
dc.title L’analyse d’activité utilisateur dans les réseaux sociaux basé sur le Biclustering Par les règles d’association: Étude de cas réseau Gowalla en_US
dc.type Thesis en_US


Fichier(s) constituant ce document

Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)

Afficher la notice abrégée

Chercher dans le dépôt


Recherche avancée

Parcourir

Mon compte