Mining user similarity in online social networks : analysis,modeling and applications. (Fouille de similarité de l'utilisateur dans les réseaux sociaux : analyse, modélisation et applications)

Reseaux sociaux (RS) (par exemple, Facebook, Twitter et LinkedIn) ont gagne en popularite ecrasante et accumule des donnees numeriques massives sur la societe humaine. Ces donnees massives, representant de l’information personnelle et sociale des individus, nous offrent des possibilites sans precedent pour etudier, analyser et modeliser la structure de reseau complexe, les relations humaines, les gens similitude, etc. Pendant ce temps, les RS ont declenche un grand nombre d’applications et de services qui rentables chercher a maintenir des liens de vibrer et l’experience des utilisateurs d’avance. Dans ce contexte, comment concevoir ces applications et les services, en particulier comment extraire et d’exploiter des fonctionnalites sociales efficaces a partir des donnees massives disponibles pour ameliorer les applications et les services, a recu beaucoup d’attention. Cette these, visant a ameliorer les applications et les services sociaux, etudie trois questions essentielles et pratiques RS: (1) Comment pouvons-nous explorer les amis potentiels pour un utilisateur d’etablir et d’elargir ses liens sociaux? (2) comment pouvons-nous decouvrir un contenu interessant pour un utilisateur pour satisfaire ses gouts personnels? (3) comment pouvons-nous informer un utilisateur du risque d’exposition de son information privee pour preserver sa vie privee? S’appuyant sur les idees sur la similarite de personnes dans les sciences sociales, cette these etudie les effets et les applications de l’utilisateur similitude dans les RS pour resoudre les problemes mentionnes ci-dessus. Plus precisement, les sociologues suggerent que la similitude engendre connexion et induit principe homophilie que les gens similaires (par exemple, meme âge, l’education ou la profession) sont plus susceptibles de communiquer, de confiance et de partager l’information avec l’autre que ceux dissemblables. Inspire par ces resultats, cette these etudie le principe de similitude repandue dans RS en termes de savoir si les utilisateurs similaires seraient proches dans leurs relations sociales, similaire dans leurs interets, ou approximative dans leur geo distance, en se appuyant sur 500K profils d’utilisateurs recueillies aupres de Facebook; il explore en outre des solutions pour exploiter efficacement le principe de similitude observee pour concevoir les quatre applications et des services sociaux suivantes: • Effets de Similarite de L’utilisateur sur Lien Prevision pour les Nouveaux Utilisateurs : nous analysons la prediction de liaison pour les nouveaux utilisateurs qui n’ont pas cree de lien. Base sur l’information limitee obtenu lors de votre inscription la procedure de nouveaux utilisateurs, ainsi que les attributs et les liens des utilisateurs existants dans un RS, nous etudions la facon dont beaucoup de similitude entre deux utilisateurs affecterait la probabilite qu’ils se lient d’amitie. En consequence, nous proposons un modele de prediction de liaison efficace pour les nouveaux utilisateurs. • Similarite Miniere de L’utilisateur pour la Decouverte de Contenu en Reseaux P2P Sociale : nous examinons comment similarite et connaissances des participants dans RS pourraient beneficier leur decouverte de contenu dans les reseaux P2P. Nous construisons un modele de reseau P2P sociale ou chaque pair attribue plus de poids a ses amis dans RS qui ont similarite superieur et plus de connaissances. Utilisation de marche aleatoire avec la methode de redemarrage, nous presentons un nouveau contenu algorithme de decouverte le dessus du modele de reseau P2P sociale propose. • Inspection interet similarite - Prediction et Application : nous presentons des etudes empiriques detaillees sur les interets similitude et de reveler que les gens sont susceptibles de presenter des gouts similaires s’ils ont des informations demographiques similaires (par exemple, âge, lieu), ou s’elles sont amis. Par consequent, etant donne un nouvel utilisateur dont les interets (.)