Détection de comportements et identification de rôles dans les réseaux sociaux

Identification of role and behavior detection in social networks

• Auteur / Autrice : Jonathan Debure
• Direction : Cédric Du Mouza, Camélia Constantin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 06/07/2021
• Etablissement(s) : Paris, CNAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études et de recherche en informatique et communications (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Bernd Amann
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Travers
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Raja Chiky, Amel Bouzeghoub

Mots clés

Mots clés contrôlés

Twitter (site web)

Influenceurs

Réseaux sociaux (Internet)

Mots clés libres

Réseaux sociaux

Clustering

Motifs fréquents

Comportements

Twitter

PageRank

Détection de la popularité

Social network

Clustering

Patterns missing

Behaviours

Twitter

PageRank

Popularity detection

Résumé

Les réseaux sociaux sont devenus des outils de communication primordiaux et sont utilisés quotidiennement par des centaines de millions d’utilisateurs. Tous ces utilisateurs n’ont pas le même comportement sur ces réseaux. Si certains ont une faible activité, publient rarement des messages et suivent peu d’utilisateurs, d’autres, à l’opposé, ont une activité importante, avec de nombreux abonnés et très publient régulièrement. Le rôle important de ces utilisateurs influents en font des cibles intéressantes pour de nombreuses applications, par exemple pour la surveillance ou la publicité. Après une étude des méta-donées de ces utilisateurs, afin de d´détecter des comptes anormaux, nous présentons une approche permettant de d´détecter des utilisateurs devenant populaires. Notre approche s’appuie sur une modélisation de l’évolution de la popularité sous la forme de motifs fréquents. Ces motifs décrivent les comportements de gain en popularité. Nous proposons un modèle de matching des motifs permettant d’être utilisé avec un flux de données et, nous montrons sa capacité à passer à l’échelle en le comparant à des modèles classiques. Enfin, nous présentons une approche de clustering basé sur le PageRank. Ces travaux permettent d’identifier des groupes d’utilisateurs partageant le même rolex, en utilisant les graphes ’interactions qu’ils génèrent.

Social networks (SN) are omnipresent in our lives today. Not all users have the same behavior on these networks. If some have a low activity, rarely posting messages and following few users, some others at the other extreme have a significant activity, with many followers and regularly posts. The important role of these popular SN users makes them the target of many applications for example for content monitoring or advertising. After a study of the metadata of these users, in order to detect abnormal accounts, we present an approach allowing to detect users who are becoming popular. Our approach is based on modeling the evolution of popularity in the form of frequent patterns. These patterns describe the behaviors of gaining popularity. We propose a pattern matching model which can be used with a data stream and we show its scalability and its performance by comparing it to classic models. Finally, we present a clustering approach based on PageRank. This work allow to identify groups of users sharing the same role, using the interaction graphs