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Réseaux sociaux, analyse et data mining

Organisé par : Françoise Soulié Fogelman (KXEN) et Emmanuel Viennet (Paris XIII)

Le groupe “Data Mining et Apprentissage” de la SFdS (Société française de statistique) organise cette journée d’études pour introduire le domaine de l’analyse des réseaux sociaux : problèmes posés par la fouille de données et l’estimation de modèles, nouveaux algorithmes, mise en œuvre industrielle et problématiques issues des nouvelles applications "Web 2.0". Les exposés de la journée permettront aux chercheurs et aux praticiens (statisticiens, analystes, exploitants de sites sociaux) de positionner les problématiques du domaine et d’identifier les avancées récentes et les problèmes ouverts.

Ressources en ligne

  • Introduction aux réseaux sociaux : problématiques pour la fouille de données (le 16 février 2010) — Emmanuel Viennet
    L’étude des réseaux sociaux a récemment connu un essor remarquable, avec le développement de nouvelles méthodes d’analyse et de fouille de données. De nombreuses applications industrielles produisent des données structurées en réseaux : sites Web 2.0, opérateurs de télécommunications, etc. Les problèmes posés sont très variés et vont de la catégorisation de documents (ou de messages) à la détection de communautés d’utilisateurs, en passant par les systèmes de recommandation et le "marketing viral". L’analyse des réseaux sociaux pose des problèmes difficiles, comme la modélisation des interactions "sociales", la fouille de données structurées (graphes, textes, données hétérogènes) et la prise en compte de l’évolution temporelle des réseaux. De plus, les applications génèrent souvent des volumes de données très importants, avec des graphes comptant plusieurs dizaines des millions de nœuds, ce qui pose de sérieuses restrictions sur les algorithmes utilisables. Dans cet exposé, nous présentons ce domaine de recherche et décrirons quelques problématiques et exemples pouvant intéresser les statisticiens.
  • Recherche de communautés dans les grands réseaux (le 16 février 2010) — Jean-Loup Guillaume
    La détection de groupes denses, ou communautés, est un problème fondamental permettant de mieux comprendre la structure sous-jacente des réseaux par une approche à la fois microscopique et macroscopique. L’aspect dynamique des réseaux a été très peu étudié jusqu’ici et c’est en particulier vrai pour la dynamique des communautés. L’approche classique de détection de communautés sur des graphes dynamiques consiste à étudier l’évolution des groupes d’un instant à l’autre. On constate généralement des modifications significatives de la structure communautaire même si le graphe lui-même reste relativement stable. Ceci est notamment dû au caractère non déterministe de la plupart des algorithmes et pas seulement à l’évolution des réseaux. Dans cet exposé, nous nous intéressons à un algorithme classique de détection de communautés pour des graphes statiques et présenterons quelques résultats empiriques afin de comprendre pourquoi et comment la structure communautaire évolue lors de modifications simples du graphe.
  • Mise en œuvre industrielle d’un composant de data mining sur les réseaux sociaux. Quelques exemples d’application (le 16 février 2010) — Françoise Soulié Fogelman
    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.
  • Problèmes d’analyse dans les sites sociaux (le 16 février 2010) — Rémi Kirche
    Skyrock, 1re radio des moins de 25 ans, a construit son succès sur sa capacité à rassembler la Nouvelle Génération autour de ses programmes. Sur internet, contrairement à de nombreux médias "traditionnels", Skyrock n’a pas cherché à simplement dupliquer le média qu’elle est dans l’univers "off-line". Elle a fait le choix de prendre les valeurs qui font sa force pour en faire les piliers d’un nouveau service, d’un nouveau média. Communauté de pairs, liberté d’expression, facilitation des échanges ont amené Skyrock à développer un site qu’on peut aujourd’hui classer dans la famille des sites sociaux. La structure en charge du développement des activités web et mobile a intégré l’ensemble des compétences techniques nécessaires à la mise en œuvre de ce projet et acquis le savoir-faire et la compréhension des enjeux liés aux sites sociaux. À ce titre, les données, leur manipulation et l’emploi qu’on peut en faire sont rapidement entrés au cœur de nos préoccupations. Confrontés à des volumétries inédites et des usages massifs de notre plateforme sociale, nous avons procédé à des choix et retenu des options qui conditionnent fortement le développement de notre activité "on-line". Nous verrons, au travers d’exemples, comment la capacité à gérer les données est devenu un élément central aussi bien dans la production de services à destination des utilisateurs que dans la consolidation du modèle économique qui a permis à Skyrock de devenir un acteur majeur d’un secteur clé de l’internet tout en restant autonome et profitable.
  • Apprentissage et inférence sur les réseaux sociaux. Exemples pour l’analyse de textes (le 16 février 2010) — Ludovic Denoyer
    Les nouvelles données du Web 2.0 sont des données qui possèdent à la fois une information de contenu – texte, image, etc. – mais aussi tout un ensemble d’informations relationnelles comme par exemple des liens dans le cas du Web, mais aussi des informations extraites du réseau social sous-jacent à ces données. Or les modèles d’apprentissage classiques ne sont pas capables de gérer à la fois le contenu et ces relations. Qui plus est, ces données sont fortement dynamiques et changent très rapidement, notamment à travers des phénomènes de diffusion et de propagation d’informations qui ne sont pas réellement pris en compte dans les modèles courants. Nous présentons ici une nouvelle famille de modèles capables de tenir compte à la fois du contenu et de la structure des données sociales. Nous détaillons plus précisément une variante de ce modèle appliqué à l’ordonnancement de labels – ou tags – pour l’annotation de données dans un réseau social. Le modèle présenté est capable d’utiliser aussi bien des informations relationnelles implicites comme les similarités de contenu ou les informations relationnelles explicites comme l’amitié entre deux utilisateurs, ou le fait que deux éléments possèdent le même auteur. Il est basé sur un algorithme transductif qui apprend à la fois à partir d’éléments déjà annotés et d’éléments à annoter. Nous concluons par la présentation de pistes de recherche nouvelles dans le cadre des réseaux sociaux, et principalement nous présenterons les travaux préliminaires effectués dans le cadre de la prise en compte de données multi-relationnelles et dans celui de la propagation dynamique d’informations de contenu.

Organisateurs

Françoise_Soulié Fogelman

Françoise Soulié Fogelman (KXEN)

Emmanuel_Viennet

Emmanuel Viennet (Paris XIII)

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