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Prédiction des liens dans les réseaux sociaux.

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par Oussama Rouane
Amar Telidgi - Laghouat - Master en systèmes dà¢â‚¬â„¢information et de décision 2015
  

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2.3.2 Méthodes basées sur l'apprentissage supervisé

Les méthodes d'apprentissage sont basés sur des nombreuses méthodes fournit par des mesures de similarités basiques comme les mesures topologiques ou les mesures qui exploitent les contenus des noeuds, les attributs internes et les informations externes, nombreux méthodes ont étéproposéces dernières années en citant par exemple la classification binaire supervisé[MH13]

2.3.2.1 Classification binaire

Supposant que nous avons deux noeuds x, y E V dans le réseau social G(V,E) et considérant L(x,y) est une étiquette de ce pair de noeuds (x,y), dans la prédiction des liens chaque paire de noeuds non connectécorrespond à une instance inclut la classe et un ensemble des caractéristique décrits les pair de noeuds, en plus , le pair étiquetécomme négative s'il n'existe pas un lien entre ces deux noeuds, s'il existe déjàun lien, il est étiquetécomme positif, l'étiquette (x,y) est définit comme suit :

f

+1 si (x,y)E E

l(x,y) =

-1 si (x,y)/E E

Ensuite nous pouvons construire un vecteur d'informations qui contient un ensemble des valeurs (poids) des mesures de similaritéentre tous les noeuds dans un réseau social plus une étiquète de chaque paire, ensuite, nous utilisons n'importe quelle méthode d'apprentissage supervisépour résoudre ce modèle en l'occurrence les SVM, les réseaux de neurones et les méthodes probabilistes comme les réseaux bayésiens...

Pour construire un classifieur efficace et donne des bonnes prédiction de liens, il est important de définir et extraire un ensemble de caractéristiques appropriépour chaque réseau social, les caractéristiques fournit par les noeuds, la topologie et la théorie social sont populaires et important pour les modèles de classification, en plus, plusieurs études expérimentaux ont montréque la combinaisons entre des attributs fournit par des noeuds et des liens (comme l'âges ,les intérêts, nombres d'interactions...) peuvent améliorer la précision d'un classifieur, cependant ces informations ne sont pas toujours accessible pour les fouilleurs.

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