4.3.1.2 Point de vue Rappel
Nous rappelons qu'une forte valeur de rappel se traduit par un
taux de résultat pertinent élevéet vice versa. Nous
apercevons clairement les performances de la fonction Adamic/Adar à
travers la courbe du rappel qui s'est montrétrès
considérable par rapport à la fonction Commons Neighbors surtout
quand le nombre des liens choisi k est important. ce qui est un
remarquable avantage. Le rappel est restéfixéà zéro
pour tout k ? [10, 30] et pour les deux fonctions, cela
s'interprète par le fait qu'il n'existe aucun lien prédit
correctement, ce qu'il présente un inconvénient pour ces deux
mesures.
4.3.1.3 Point de vue Précision
Nous rappelons également qu'une forte valeur de
précision s'interprète par une bonne qualitéde
prédiction. Dans notre cas, nous avons marquéun écart de
presque 2% privilégiant la fonction Adamic/Adar par rapport à la
fonction Commons Neibhbors, cela s'exprimer que la fonction Adamic/Adar
prédit correctement 1 lien plus par rapport à la fonction Commons
Neighbors (Voir les figures : 4.6 et
4.7). Pour un k ? [10, 30] la précision
est la même que le rapport est
restéfixéàzéro pour les deux mesure ce
qui représente aussi un inconvénient.
Chapitre 4. Implémentation et Expérimentations
56
4.3.1.4 Point de vue F-mesure
Nous rappelons que la F-Mesure est la moyenne entre le rappel
et la précision. Nous remarquons que les deux mesures ont
marquéun très mauvais F-mesure qui est
restéfixéà zéro pendant l'intervalle k ? [10, 30] ,
cela est dûaux valeurs du rappel, et précision cependant nous
pouvons constater. clairement que la fonction Adamic/Adar a donnéde
très bon résultats par rapport à la fonction Commons
Neighbors,
Enfin nous pouvons conclure que la performance de la fonction
Adamic/Adar est supérieure à celle de la fonction Commons
Neighbors, cette dernière prends plus de temps à
l'exécution mais elle reste très efficace surtout quand le nombre
de liens choisi est grand car elle donne la prioritéaux voisins qui sont
rarement partagédans un réseau social, ce qui représente
un grand manque dans la fonction Commons Neighbors.
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