Titre :	Étude comparative entre deux algorithmes de prédiction des liens dans les réseaux sociaux
Type de document :	document multimédia
Auteurs :	Oussama Rouane, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse
Editeur :	Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique
Année de publication :	2015
Importance :	59 p.
Accompagnement :	1 disque optique numérique (CD-ROM)
Note générale :	Option : Systèmes d'information et de décision
Langues :	Français
Mots-clés :	Analyse des réseaux sociaux  prédiction des liens dans les réseaux sociaux  mesure de similarité topologique  Adamic/Adar  Voisins communs
Résumé :	Ce mémoire présente une étude comparative entre deux algorithmes de prédictions des liens dans les réseaux sociaux en se basant sur les motifs topologiques d’un réseau social. Nous commençons ce mémoire par une petite introduction sur les réseaux sociaux, ensuite nous présentons une vision globale sur le domaine de l’analyse des réseaux sociaux. Enfin nous présentons un état de l’art sur les différentes techniques proposées pour résoudre le problème de prédiction des liens. Nous nous focalisons dans ce travail sur les mesures de similarités topologique. nous avons choisi d’expérimenter les deux mesures : Adamic/Adar et voisins communs. Nous avons implémenté, comparé et mesuré les performances de chacun de ces deux algorithmes.
note de thèses :	Mémoire de master en informatique

Étude comparative entre deux algorithmes de prédiction des liens dans les réseaux sociaux [document multimédia] / Oussama Rouane, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2015 . - 59 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d'information et de décision
Langues : Français

Mots-clés :	Analyse des réseaux sociaux  prédiction des liens dans les réseaux sociaux  mesure de similarité topologique  Adamic/Adar  Voisins communs
Résumé :	Ce mémoire présente une étude comparative entre deux algorithmes de prédictions des liens dans les réseaux sociaux en se basant sur les motifs topologiques d’un réseau social. Nous commençons ce mémoire par une petite introduction sur les réseaux sociaux, ensuite nous présentons une vision globale sur le domaine de l’analyse des réseaux sociaux. Enfin nous présentons un état de l’art sur les différentes techniques proposées pour résoudre le problème de prédiction des liens. Nous nous focalisons dans ce travail sur les mesures de similarités topologique. nous avons choisi d’expérimenter les deux mesures : Adamic/Adar et voisins communs. Nous avons implémenté, comparé et mesuré les performances de chacun de ces deux algorithmes.
note de thèses :	Mémoire de master en informatique