Prédiction des liens dans les réseaux sociaux.

• Dédicaces
  
• Remerciements
  
• Résumé
  
• Abstract
  
• Table des matières
  
• Table des figures
  
• Liste des tableaux
  
• Liste des algorithmes
  
• Introduction
  
• Chapitre 1
  
• Généralités sur les réseaux
  
• sociaux
  
  • 1.1 Historique des réseaux sociaux
    
    • 1.1.1 Panorama des réseaux sociaux
      
      • 1.1.1.1 1997-2001 :les réseaux sociaux foisonnent
        
      • 1.1.1.2 2002-2003 :Les réseaux sociaux envahissent la toile
        
      • 1.1.1.3 Myspace
        
      • 1.1.1.4 Facebook
        
  • 1.2 Types des réseaux sociaux
    
    • 1.2.1 Réseaux sociaux professionnelles
      
      • 1.2.1.1 LinkedIn
        
      • 1.2.1.2 Viadeo
        
    • 1.2.2 Les réseaux sociaux grands publics
      
      • 1.2.2.1 Facebook
        
      • 1.2.2.2 Twitter
        
      • 1.2.2.3 Google+
        
• Conclusion
  
• Chapitre 2
  
• État de l'art
  
  • 2.1.1 Définition
    
  • 2.1.2 Représentation d'un réseau social
    
  • 2.1.3 Indicateurs d'un réseau social
    
    • 2.1.3.1 Densité
      
    • 2.1.3.2 Centralité
      
  • 2.1.4 Caractéristiques d'un réseau social
    
    • 2.1.4.1 Six degrés de séparation (petit monde)
      
    • 2.1.4.2 Coefficient de Clustering élevé
      
    • 2.1.4.3 Structure en communautés
      
    • 2.1.4.4 Distribution de degréen loi de puissance
      
  • 2.2 Prédiction des liens
    
    • 2.2.1 Problématique
      
    • 2.2.2 Domaines d'applications
      
  • 2.3 Techniques de prédiction des liens
    
    • 2.3.1 Les approches non supervisé
      
      • 2.3.1.1 Mesures basées sur le contenu d'un noeud
        
      • 2.3.1.2 Mesures basées sur les motifs topologiques
        
      • 2.3.1.3 Mesures basées sur la théorie social
        
    • 2.3.2 Méthodes basées sur l'apprentissage supervisé
      
      • 2.3.2.1 Classification binaire
        
• Conclusion
  
• Chapitre 3
  
• Les fonctions : Adamic/Adar et
  
• voisins communs
  
  • 3.1.1 Origine de la méthode
    
  • 3.1.2 Principe de la méthode
    
    • 3.1.2.1 Calcul de la matrice de similarité
      
  • 3.1.3 Exemple pratique
    
  • 3.2.1 Origine de la méthode
    
  • 3.2.2 Principe de la méthode
    
    • 3.2.2.1 Calcul de la matrice de similarité
      
  • 3.3 Mesures de performances
    
    • 3.3.1 Le rappel
      
    • 3.3.2 La précision
      
    • 3.3.3 La F-mesure
      
    • F-mesure = 2×Rappel×Précision
      
• Conclusion
  
• Chapitre 4
  
• Implémentation et
  
• Expérimentations
  
  • 4.1 Environnement de travail
    
  • 4.2 Description de l'application
    
    • 4.2.1 Algorithmes et explications
      
      • 4.2.1.1 Construire la matrice de Adamic et Adar
        
      • 4.2.1.3 Construire la nouvelle matrice d'adjacence
        
      • 4.2.1.4 Calculer les mesures de performance
        
    • 4.2.2 Représentation de l'application
      
  • 4.3 Expérimentations et résultats
    
    • 4.3.1 Interprétation des résultats
      
      • 4.3.1.1 Point de vue temps d'exécution
        
      • 4.3.1.2 Point de vue Rappel
        
      • 4.3.1.3 Point de vue Précision
        
      • 4.3.1.4 Point de vue F-mesure
        
• Conclusion
  
• Bibliographie