Collecte ciblée à partir de flux de données en ligne dans les médias sociaux (notice n° 370709)

détails MARC
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005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
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041 ## - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title fre
042 ## - AUTHENTICATION CODE
Authentication code dc
100 10 - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Gisselbrecht, Thibault
Relator term author
245 00 - TITLE STATEMENT
Title Collecte ciblée à partir de flux de données en ligne dans les médias sociaux
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Date of publication, distribution, etc. 2016.<br/>
500 ## - GENERAL NOTE
General note 6
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. La plupart des médias sociaux offrent un accès aux flux de données produites par leurs utilisateurs. L’utilisation des API fournies pour collecter ces données, relativement à un besoin spécifique, peut se révéler une tâche complexe car elle nécessite une sélection soigneuse des sources. Cela représente un problème particulièrement difficile dans les réseaux sociaux de grandes tailles étant donné le nombre important d’utilisateurs potentiellement intéressants, la non-stationnarité intrinsèque de leur comportement, et les restrictions d’accès aux données. Dans cet article, nous proposons une approche permettant d’anticiper les profils les plus susceptibles de publier des contenus pertinents et de sélectionner un sous ensemble de comptes à chaque itération. Nous formalisons cette tâche comme un problème de bandit contextuel avec sélections multiples. Les expérimentations menées sur le réseau social Twitter montrent l’efficacité de notre approche dans un scénario réel.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Social media usually provide streaming data access that enable dynamic capture of the social activity of their users. Leveraging such APIs for collecting data that satisfy a given pre-defined need may constitute a complex task, that implies careful stream selections. On large social media, this represents a very challenging task due to the huge number of potential targets, the intrinsic non-stationarity of user’s behavior, and restricted access to the data. We propose an approach that anticipates which profiles are likely to publish relevant contents and dynamically selects a subset of accounts to follow at each iteration using a contextual bandit algorithm. We conduct experiments on Twitter that demonstrate the empirical effectiveness of our approach in real-world settings.
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element apprentissage statistique
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element bandit banchot
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element médias sociaux
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element social media
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element machine learning
690 ## - LOCAL SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM (OCLC, RLIN)
Topical term or geographic name as entry element multi-armed bandit
700 10 - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Lamprier, Sylvain
Relator term author
700 10 - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Gallinari, Patrick
Relator term author
786 0# - DATA SOURCE ENTRY
Note Document numérique | 19 | 2 | 2016-12-21 | p. 11-30 | 1279-5127
856 41 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier <a href="https://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2016-2-page-11?lang=fr&redirect-ssocas=7080">https://shs.cairn.info/revue-document-numerique-2016-2-page-11?lang=fr&redirect-ssocas=7080</a>

Pas d'exemplaire disponible.

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