La recommandation dans les Réseaux Sociaux avec l’utilisation des Données Liées

Abstract

Au cours des dernières années, les services de réseaux sociaux ont gagné en popularité. Ils nous permettent une forte exploration et un partage de nos résultats de manière pratique. Nous nous intéressons au défi de fournir à l’utilisateur une expérience de qualité sur le Web social. L'objectif de ce projet est d'étudier les challenges liés à la forte utilisation du web social et de l'apport du web sémantique et du Linked Data pour mieux appréhender les problématiques des réseaux sociaux. Nous utilisons les données liées pour collecter les informations contextuelles relatives aux utilisateurs et de construire un profil amélioré pour eux. Comme ressource fiable, les données liées sont utilisés pour détecter les connaissances structurées et les différents liens entre elles. Comme étude de cas, nous nous intéressons particulièrement au cas de Twitter qui est un réseau social numérique très populaire, disposant d’une part une API qui est plus riche en termes de fonctionnalités et la plus utilisée par les développeurs d’autre part. Nous utilisons le dataset de type Linked Data pour la recommandation des livres en se basant sur le profil enrichi de l’utilisateur et ces centres d’intérêts.