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Soutenance de thèse

Modèles d'Autorité et d'Expertise par les Graphes Hétérogènes. Application aux plateformes collaboratives et librairies digitales

Baptiste DE LA ROBERTIE - Equipe IRIS, Equipe SIG - IRIT

Mardi 19 Septembre 2017, 10h00
UT3 Paul Sabatier, IRIT, Auditorium J. Herbrand
Version PDF :

Jury

Yoann Pitarch, Encadrant - Toulouse 3
Pascal Poncelet, Rapporteur - Montpellier
Celine Robardet, Examinatrice - INSA Lyon
Olivier Teste, Directeur - Toulouse 3
Julien Velcin, Rapporteur - Lyon 2
Bernard Dousset, Président - Toulouse 3

Mots clés

Autorité, expertise, graphes, optimisation

Résumé

L'apparition d'internet dans les années 1990 a rapidement transformé la façon dont les individus s'informent et interagissent. La multiplicité des outils de recherche et de veille, bousculant le paysage informationnel en fondant un système de diffusion horizontal, peine à hiérarchiser les informations et les contenus aujourd'hui publiés par les internautes eux-même. L'avalanche de rumeurs survenue sur les réseaux sociaux au lendemain des attentats de Paris en 2015 est un exemple qui rappelle la difficulté à contrôler la diffusion des informations sur le web, et dans ce contexte, d'après le World Economic Forum, cette diffusion massive de fausses informations constituerait l'une des menaces les plus importantes auxquelles nos sociétés sont confrontées.

Face à ces enjeux majeurs, la communauté scientifique apporte certains éléments de réponses notamment concernant la modélisation des notions d'autorité et de qualité au sein des réseaux. Dans ce contexte, les approches structurelles, basées sur une représentation mathématique des réseaux fondée sur la théorie des graphes, constituent une des familles de solutions la plus étudiée notamment pour le rôle historique tenue pendant le développement du moteur de recherche de Google. Pourtant, si l'intérêt scientifique pour les modèles d'autorité, de qualité et d'expertise n'est pas nouveau, les solutions actuelles partagent encore de nombreuses limitations. D'abord, les approches structurelles de la littérature sont généralement développées d'une façon très spécifique aux données utilisées. Celles-ci sont alors rarement transposables d'une plateforme à l'autre et difficilement adaptables à leurs évolutions. De plus, à notre connaissance, il n'existe pas dans la littérature d'approche structurelle permettant l'intégration de connaissances a priori présentées de façon qualitative, c'est à dire sous la forme d'une échelle ordinale.

Pour répondre à ces limitations, nous proposons dans ce manuscrit un modèle d'influence générique, basé sur l'exploitation d'une représentation par les graphes hétérogènes des plateformes, permettant une correction des paramètres d'influence guidée par un ensemble de connaissances a priori qualitatives. Par ailleurs, nous apportons une définition d'autorité de domaine, permettant la caractérisation conjointe des notions d'autorité et d'expertise des individus en exploitant à la fois certains indices de structure et de contenu. Les différentes contributions sont évaluées sur trois sites collaboratifs populaires Wikipédia, Stack Exchange et Microsoft Academic Search. Les résultats, comparés à l'état de l'art, soulignent l'intérêt de nos choix de représentations et ouvrent de nombreuses perspectives de recherche.

 

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