Les medias sociaux fournissent un environnement d’echange et reposent principalement sur leurs utilisateurs dont le role est de creer, d’annoter le contenu des ressources et de construire des relations avec d’autres utilisateurs. Nous nous concentrons sur l’analyse de ces environnements sociaux afin de detecter les interets des utilisateurs qui sont des elements cles pour ameliorer l’acces a l’information. L’originalite de notre approche est basee sur la proposition d’une nouvelle technique de detection des interets en analysant, d’une part le reseau egocentrique d’un utilisateur, et, d’autre part, la precision du comportement d’annotation des utilisateurs dans le but de selectionner les tags qui refletent reellement des interets. L’approche proposee a ete testee et evaluee sur la base de donnees sociales Delicious. Une evaluation comparative avec une methode classique (basee sur les tags) de detection des interets montre que notre approche donne de meilleurs resultats.
['Manel Mezghani', 'André Péninou', 'Corinne Amel Zayani', 'Ikram Amous', 'Florence Sèdes']
Détection des intérêts d'un utilisateur par l'exploitation du comportement d'annotation de son réseau égocentrique