Numéro national de thèse

2018TOU20078

Titre en français

Diffusion d'information, extraction d'information et de connaissance dans les réseaux sociaux

Titre en anglais

Information diffusion, information and knowledge extraction from social networks

Auteur

Hoang, Thi Bich Ngoc

Directeur de recherche

Mothe, Josiane

Date de soutenance

28 septembre 2018

Établissement

Université Toulouse-Jean Jaurès

École doctorale

MITT : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse

Diplôme

Doctorat en Informatique

Unité de recherche

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - IRIT

Sujet

Réseaux sociaux et d'information

Théorie de l'information

Mots-clés en français

Diffusion de l'information

Extraction de l'information

Extraction des connaissances

Apprentissage machine

Modèle prédictif

Réseaux sociaux

Mots-clés en anglais

Information diffusion

Information extraction

Knowledge extraction

Machine learning

Predictive model

Social networks

Résumé en français

La popularité des réseaux sociaux a rapidement augmenté au cours de la dernière décennie. Selon Statista, environ 2 milliards d'utilisateurs utiliseront les réseaux sociaux d'ici janvier 2018 et ce nombre devrait encore augmenter au cours des prochaines années. Tout en gardant comme objectif principal de connecter le monde, les réseaux sociaux jouent également un rôle majeur dans la connexion des commerçants avec les clients, les célébrités avec leurs fans, les personnes ayant besoin d'aide avec les personnes désireuses d'aider, etc.. Le succès de ces réseaux repose principalement sur l'information véhiculée ainsi que sur la capacité de diffusion des messages dans les réseaux sociaux. Notre recherche vise à modéliser la diffusion des messages ainsi qu'à extraire et à représenter l'information des messages dans les réseaux sociaux. Nous introduisons d'abord une approche de prédiction de la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux. Plus précisément, nous prédisons si un tweet va être re-tweeté ou non ainsi que son niveau de diffusion. Notre modèle se base sur trois types de caractéristiques: basées sur l'utilisateur, sur le temps et sur le contenu. Nous avons évalué notre modèle sur différentes collections correspondant à une douzaine de millions de tweets. Nous avons montré que notre modèle améliore significativement la F-mesure par rapport à l'état de l'art, à la fois pour prédire si un tweet va être re-tweeté et pour prédire le niveau de diffusion. La deuxième contribution de cette thèse est de fournir une approche pour extraire des informations dans les microblogs. Plusieurs informations importantes sont incluses dans un message relatif à un événement, telles que la localisation, l'heure et les entités associées. Nous nous concentrons sur l'extraction de la localisation qui est un élément primordial pour plusieurs applications, notamment les applications géospatiales et les applications liées aux événements. Nous proposons plusieurs combinaisons de méthodes existantes d'extraction de localisation dans des tweets en ciblant des applications soit orientées rappel soit orientées précision. Nous présentons également un modèle pour prédire si un tweet contient une référence à un lieu ou non. Nous montrons que nous améliorons significativement la précision des outils d'extraction de lieux lorsqu'ils se focalisent sur les tweets que nous prédisons contenir un lieu. Notre dernière contribution présente une base de connaissances permettant de mieux...

Résumé en anglais

The popularity of online social networks has rapidly increased over the last decade. According to Statista, approximated 2 billion users used social networks in January 2018 and this number is still expected to grow in the next years. While serving its primary purpose of connecting people, social networks also play a major role in successfully connecting marketers with customers, famous people with their supporters, need-help people with willing-help people. The success of online social networks mainly relies on the information the messages carry as well as the spread speed in social networks. Our research aims at modeling the message diffusion, extracting and representing information and knowledge from messages on social networks. Our first contribution is a model to predict the diffusion of information on social networks. More precisely, we predict whether a tweet is going to be diffused or not and the level of the diffusion. Our model is based on three types of features: user-based, time-based and content-based features. Being evaluated on various collections corresponding to dozen millions of tweets, our model significantly improves the effectiveness (F-measure) compared to the state-of-the-art, both when predicting if a tweet is going to be retweeted or not, and when predicting the level of retweet. The second contribution of this thesis is to provide an approach to extract information from microblogs. While several pieces of important information are included in a message about an event such as location, time, related entities, we focus on location which is vital for several applications, especially geo-spatial applications and applications linked to events. We proposed different combinations of various existing methods to extract locations in tweets targeting either recall-oriented or precision-oriented applications. We also defined a model to predict whether a tweet contains a location or not. We showed that the precision of location extraction tools on the tweets we predict to contain a location is significantly improved as compared when extracted from all the tweets.Our last contribution presents a knowledge base that better represents information from a set of tweets on events. We combined a tweet collection with other Internet resources to build a domain ontology. The knowledge base aims at bringing users a complete picture of events referenced in the tweet collection (we considered the CLEF 2016 festival tweet collection).

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