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- Détection automatique des rôles dans les forums en ligne hal link

Author(s): Lumbreras A.

(Theses) , 2016


Ref HAL: tel-01439342_v1
Exporter : BibTex | endNote
Abstract:

Nous traitons dans cette thèse le problème de la détection des rôles des utilisateurs sur des forums de discussion en ligne. On peut détenir un rôle comme l'ensemble des comportements propres d'une personne ou d'une position. Sur les forums de discussion, les comportements sont surtout observés à travers des conversations. Pour autant, nous centrons notre attention sur la manière dont les utilisateurs dialoguent. Nous proposons trois méthodes pour détecter des groupes d'utilisateurs où les utilisateurs d'un même groupe dialoguent de façon similaire.Notre première méthode se base sur les structures des conversations dans lesquelles les utilisateurs participent. Nous appliquons des notions de voisinage différentes (radiusbased, order-based, and time-based) applicables aux commentaires qui sont représentés par des noeuds sur un arbre. Nous comparons les motifs de conversation qu'ils permettent de détecter ainsi que les groupes d'utilisateurs associés à des motifs similaires. Notre deuxième méthode se base sur des modèles stochastiques de croissance appliqués aux fils de discussion. Nous proposons une méthode pour trouver des groupes d'utilisateurs qui ont tendance à répondre au même type de commentaire. Nous montrons que, bien qu'il y ait des groupes d'utilisateurs avec des motifs de réponse similaires, il n'y a pas d'évidence forte qui confirme que ces comportements présentent des propriétés prédictives quant aux comportements futurs {sauf pour quelques groupes avec des comportements extrêmes. Avec notre troisième méthode nous intégrons les types de données utilisés dans les deux méthodes précédentes (feature-based et behavioral ou functional-based) et nous montrons que le modèle trouve des groupes en ayant besoin de moins d'observations. L'hypothèse du modèle est que les utilisateurs qui ont des caractéristiques similaires ont aussi des comportements similaires.