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Hiba Jamra

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Détection de précurseurs d'évènements basés sur les motifs dans les réseaux sociaux

2021

Les données issues des réseaux sociaux suscitent l'intérêt des chercheurs qui développent des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique pour analyser les interactions et les comportements des utilisateurs. Ces méthodes s'appuient sur la topologie du réseau pour représenter les changements structurels et pour détecter des précurseurs remarquables précédant généralement des évènements majeurs. L'étude présentée dans cet article vise à étudier si certains graphlets (motifs spécifiques) peuvent être considérés comme des précurseurs d'évènements. Nous expérimentons la méthode proposée sur trois ensembles de données de réseaux sociaux. Nous étudions également le rôle joué dans les gr…

[INFO.INFO-SI] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI][INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]
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Analyse des discours sur Twitter dans une situation de crise:Étude de l’incident à l’usine Lubrizol de Rouen

2020

International audience

[INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB][INFO.INFO-SI] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI][INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]ComputingMilieux_MISCELLANEOUS[INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI]
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Analyse de la structure latente des réseaux sociaux par graphlets

2020

International audience

[INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB][INFO.INFO-SI] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI][INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]ComputingMilieux_MISCELLANEOUS[INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI]
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