Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systemes necessitant la modelisation de l'utilisateur pour adapter l'information a ses besoins specifiques, l'utilisateur est represente avec un profil generalement compose de ses centres d'interets. Les centres d'interets de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps a partir de ses interactions avec le systeme. De par cette nature evolutive des centres d'interets de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment etre considere comme entierement connu par un systeme. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur a tout instant t a pour effet de reduire considerablement les performances des mecanismes d'adaptation de l'information a l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient tres peu) les informations necessaires a leur fonctionnement. Cet inconvenient est particulierement plus recurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un systeme (instant t=0, probleme du demarrage a froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour repondre a cette problematique, plusieurs travaux ont explore des sources de donnees autres que celles produites par l'utilisateur dans le systeme : utilisateurs au comportement similaire (utilise dans le filtrage collaboratif) ou donnees produites par l'utilisateur dans d'autres systemes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identites multiples des utilisateurs). Tres recemment, avec l'avenement du Web social et l'explosion des reseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus etudies comme source externe de donnees pouvant servir a l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donne naissance a de nouveaux mecanismes de filtrage social de l'information : systemes de recherche d'information sociale, systemes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mecanismes de filtrage social de l'information demontrent que ce nouveau champ de recherche est tres prometteur. Une etude sur les travaux existants nous permet tout de meme de noter particulierement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposees dans ces travaux reste tres specifique a son domaine d'application (et au mecanisme associe), et d'autre part, ces approches exploitent de maniere unilaterale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le reseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une demarche methodique permettant de definir d'une part un modele social generique de profil de l'utilisateur reutilisable dans plusieurs domaines d'application et par differents mecanismes de filtrage social de l'information, et a proposer d'autre part, une technique permettant de deriver de maniere optimale des informations du profil de l'utilisateur a partir de son reseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautes (plutot que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son reseau social est constituee des individus situes a une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (reseau k-egocentrique). A partir de deux evaluations de l'approche proposee, l'une dans le reseau social numerique Facebook, et l'autre dans le reseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu demontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralite de communautes (degre ou proximite par exemple) ou la densite des reseaux k-egocentriques sur la qualite des resultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'interessant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systemes de recommandation dans le e-commerce, systemes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc. ) que dans les intranets d'entreprise (systemes d'analyses comportementales dans les reseaux d'abonnes de clients telecoms, detection de comportements anormaux/frauduleux dans les reseaux de clients bancaires, etc. ).