Thèse soutenue

Nouveaux modèles pour la gestion de la confiance et de la réputation dans les réseaux sociaux

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Auteur / Autrice : Sana Hamdi
Direction : Amel BouzeghoubSadok Ben Yahia
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 22/01/2016
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE) en cotutelle avec Université de Tunis. Faculté des sciences de Tunis
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des télécommunications (Evry ; 1979-2009)
Laboratoire : Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Département Informatique / INF - Laboratoire d'Informatique- Programmation- Algorithmique et Heuristique / LIPAH
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Amel Bouzeghoub, Sadok Ben Yahia, Bénédicte Le Grand, Mohamed Mohsen Gammoudi, Alda Cristina Reis dos Santos Lopes-Gançarski, Yolaine Bourda
Rapporteurs / Rapporteuses : Katarzyna M. Węgrzyn-Wolska, Henda Ben ghezala

Résumé

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Les réseaux sociaux ont connu une évolution dramatique et ont été utilisés comme des moyens pour exercer plusieurs activités. En fait, via les réseaux sociaux, les utilisateurs peuvent découvrir, gérer et partager leurs expériences et avis en ligne. Cependant, la nature ouverte et décentralisée des réseaux sociaux les rend vulnérables à l'apparition des utilisateurs malveillants. Par conséquent, les utilisateurs éventuels peuvent faire face à plusieurs de problèmes liés à la confiance. Ainsi, une évaluation de confiance effective et efficace est très importante pour la prise de décisions par ces utilisateurs. En effet, elle leur fournit des informations précieuses leur permettant de faire la différence entre ceux dignes et indignes de confiance. Cette thèse a pour but de fournir des méthodes de gestion de confiance et de réputation des utilisateurs des réseaux sociaux efficaces et qui peuvent être présentées par les quatre contributions suivantes. La première contribution présente une complexe extraction des contextes et des intérêts des utilisateurs, où les informations contextuelles sociales complexes sont prises en compte, reflétant mieux les réseaux sociaux. De plus, nous proposons un enrichissement de l'ontologie Dbpedia par des concepts de folksonomies.Ensuite, nous proposons une approche de gestion de la confiance, intitulée IRIS, permettant la génération du réseau de confiance et le calcul de la confiance directe. Cette approche considère les activités sociales des utilisateurs incluant leurs relations sociales, préférences et interactions.La troisième contribution de cette thèse est la gestion de transitivité de confiance dans les réseaux sociaux. En fait, c'est nécessaire et significatif d'évaluer la confiance entre deux participants n’ayant pas des interactions directes. Nous proposons ainsi, un modèle d'inférence de confiance, appelé TISON, pour évaluer la confiance indirecte dans les réseaux sociaux.La quatrième contribution de cette thèse consiste à gérer la réputation des utilisateurs des réseaux sociaux. Pour ce faire, nous proposons deux nouveaux algorithmes. Nous présentons un nouvel algorithme exclusif pour la classification des utilisateurs basés sur leurs réputations, appelé le RePC. De plus, nous proposons un deuxième algorithme, FCR, qui présente une extension floue de RePC. Pour les approches proposées, nous avons conduits différentes expérimentations sur des ensembles de données réels ou aléatoires. Les résultats expérimentaux ont démontré que nos algorithmes proposés produisent de meilleurs résultats, en termes de qualité des résultats livrés et d’efficacité, par rapport à différentes approches introduites dans littérature