Thèse soutenue

Dissémination de l’information et dynamique des opinions dans les réseaux sociaux

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Auteur / Autrice : Julio Cesar Louzada Pinto
Direction : Eitan AltmanTijani Chahed
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 14/01/2016
Etablissement(s) : Evry, Institut national des télécommunications
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Université : Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017)
Laboratoire : Département Réseaux et Services de Télécommunications / RST - Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Tijani Chahed

Résumé

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La dissémination d'information explore les chemins pris par l'information qui est transmise dans un réseau social, afin de comprendre et modéliser les relations entre les utilisateurs de ce réseau, ce qui permet une meilleur compréhension des relations humaines et leurs dynamique. Même si la priorité de ce travail soit théorique, en envisageant des aspects psychologiques et sociologiques des réseaux sociaux, les modèles de dissémination d'information sont aussi à la base de plusieurs applications concrètes, comme la maximisation d'influence, la prédication de liens, la découverte des noeuds influents, la détection des communautés, la détection des tendances, etc. Cette thèse est donc basée sur ces deux facettes de la dissémination d'information: nous développons d'abord des cadres théoriques mathématiquement solides pour étudier les relations entre les personnes et l'information, et dans un deuxième moment nous créons des outils responsables pour une exploration plus cohérente des liens cachés dans ces relations. Les outils théoriques développés ici sont les modèles de dynamique d'opinions et de dissémination d'information, où nous étudions le flot d'informations des utilisateurs dans les réseaux sociaux, et les outils pratiques développés ici sont un nouveau algorithme de détection de communautés et un nouveau algorithme de détection de tendances dans les réseaux sociaux