Collecte ciblée à partir de flux de données en ligne dans les médias sociaux (notice n° 370709)
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000 -LEADER | |
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fixed length control field | 02639cam a2200265 4500500 |
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION | |
control field | 20250118082045.0 |
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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