Découverte et analyse des communautés implicites par une approche sémantique en ligne : l'outil WebTribe

• Main Author: Leprovost, Damien
• Other Authors: Dijon
• Language: fr
• Published: 2012
• Subjects: Communautés; Analyse sémantique; Ontologie; Système de communication; Réseaux sociaux; Web 2.0; Collaboratif; Communities; Semantic analysis; Ontology; Communication system; Social network; Collaborative; 004.6; 302.2
• Online Access: http://www.theses.fr/2012DIJOS065/document

Avec l’essor du Web 2.0 et des technologies collaboratives qui y sont rattachées,le Web est aujourd’hui devenu une vaste plate-forme d’échanges entre internautes.La majeure partie des sites Web sont actuellement soit dédiés aux interactionssociales de leurs utilisateurs, soit proposent des outils pour développer ces interactions.Nos travaux portent sur la compréhension de ces échanges, ainsi que desstructures communautaires qui en découlent, au moyen d’une approche sémantique.Pour répondre aux besoins de compréhension propres aux analystes de siteWeb et autres gestionnaires de communautés, nous analysons ces structures communautairespour en extraire des caractéristiques essentielles comme leurs centresthématiques et contributeurs centraux. Notre analyse sémantique s’appuie notammentsur des ontologies légères de référence pour définir plusieurs nouvelles métriques,comme la centralité sémantique temporelle et la probabilité de propagationsémantique. Nous employons une approche « en ligne » afin de suivre l’activitéutilisateur en temps réel, au sein de notre outil d’analyse communautaire Web-Tribe. Nous avons implémenté et testé nos méthodes sur des données extraites desystèmes réels de communication sociale sur le Web === With the rise of Web 2.0 and collaborative technologies that are attached to,the Web has now become a broad platform of exchanges between users. The majorityof websites is now dedicated to social interactions of their users, or offerstools to develop these interactions. Our work focuses on the understanding of theseexchanges, as well as emerging community structures arising, through a semanticapproach. To meet the needs of web analysts, we analyze these community structuresto identify their essential characteristics as their thematic centers and centralcontributors. Our semantic analysis is mainly based on reference light ontologiesto define several new metrics such as the temporal semantic centrality and thesemantic propagation probability. We employ an online approach to monitor useractivity in real time in our community analysis tool WebTribe. We have implementedand tested our methods on real data from social communication systemson the Web