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Ecole d'ingénieur et centre de recherche en télécommunications	EURECOM
Direction Communication Secrétariat général Formation initiale Service informatique Recherche
Sécurité numérique Systèmes de Communication Data Science -
Accueil › Annuaire › Houda KHROUF › Thèse	Houda KHROUF Name:
Houda KHROUF
Service: Eurecom - Communications Multimédia Fonction: Doctorant
( 2010 - 2014)
Statut:Alumni EURECOM Thèse
Alignement et fouille de données événementielles dans le Web sémantique Responsable(s)
TRONCY, Raphaël La croissance exponentielle de l'utilisation des réseaux sociaux a changé la façon d'explorer et de partager l'information. Une partie de cette évolution concerne la manière dont notre activité sociale est structurée autour d'événements. Avec le développement du Web 2.0, plusieurs sites de partage fournissent une grande quantité de données décrivant des événements passés ou à venir, et certains d'entre eux affichent des médias et des interactions sociales attachés à ces événements. Cependant, l'information disponible est souvent incomplète, erronée et restreinte dans une multitude de sites web. Dans cette thèse, nous étudions l'intégration de données événementielles dans un environnement centralisé, et nous étudions de nouvelles approches qui pourraient améliorer la personnalisation du contenu. La thèse est organisée autour de deux parties principales portant sur les principaux défis liés à la nature complexe des événements qui sont des entités multiples, éphémères et sociales. La première partie étudie l'enrichissement de données en exploitant les technologies du web sémantique afin d'intégrer des sources hétérogènes telles que les référentiels d'événements, les plates-formes de médias et les réseaux sociaux. La deuxième partie aborde le problème de la surcharge d'information. Elle comprend une étude de nouvelles approches de personnalisation afin d'aider les utilisateurs à découvrir des événements et des personnes qui correspondant à leurs centres d'intérêts. Notre étude souligne l'importance de la modélisation ontologique et le filtrage collaboratif dans un système de recommandation d'événements. Nous proposons ensuite une nouvelle solution pour la détection des communautés dans les réseaux, à la fois, sociaux et événementiels. Les approches proposées dans cette thèse fournissent de nouvelles bases pour la construction d'un environnement web supportant de nouveaux mécanismes d'exploration et d'organisation des données événementielles, à savoir EventMedia, http://eventmedia.eurecom.fr/.
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