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Réseaux sociaux, analyse et data mining

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Mise en œuvre industrielle d’un composant de data mining sur les réseaux sociaux. Quelques exemples d’application
Françoise Soulié Fogelman (KXEN)

16 février 2010

De nombreuses entreprises, notamment dans le secteur des télécommunications, mais aussi dans la banque, la distribution, les plateformes de réseaux sociaux, disposent aujourd’hui de données leur permettant de construire des graphes sociaux. Les techniques de graphes sociaux leur permettent alors d’analyser la structure du réseau : connexions, communautés, rôles, etc., de façon à explorer, voire visualiser la constitution de ce graphe pour mieux comprendre leurs clients. On peut également exploiter ensuite les données extraites de ces graphes pour produire des modèles prédictifs de meilleure qualité : la fouille de données sur des graphes sociaux permet ainsi de mieux identifier certains comportements utiles pour l’entreprise (résiliation, fraude, etc.). Cependant, les volumétries impliquées imposent des contraintes très fortes à la mise en œuvre de telles approches, ce qui nécessite des outils adaptés si l’on veut limiter les temps de calcul et/ou la puissance machine nécessaire. Nous décrivons le processus industriel de construction, analyse et modélisation prédictive en montrant les difficultés rencontrées dans la pratique. Nous présentons quelques cas d’applications concrètes de ces approches, en montrant les résultats qu’on peut déjà obtenir. Enfin, nous discutons des perspectives et des thèmes qui restent à développer.

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