Fouille de Données et Médias Sociaux

Abstract

Ce polycopié concerne le cours intitulé «Fouille de Données et Médias Sociaux» destiné aux étudiants de Master 2 Informatique, option « Systèmes d’Informations et Données ». Il vise essentiellement à définir le domaine de la fouille de données et à présenter les méthodes les plus utilisées. Il abordera également l’application et l’adaptation de ces approches aux données issues des médias sociaux. Le document est organisé en trois chapitres, suivi chacun d’une suite de questions et exercices sur le contenu du chapitre. La partie pratique peut être réalisée par le langage Python, R ou tout autre langage adapté à la fouille de données. Le chapitre 1 est une introduction générale sur la fouille de données. Le domaine du textmining est aussi abordé comme cas particulier. Le chapitre 2 présente les méthodes les plus utilisées dans les différentes tâches du datamining : règles d’association, classification et segmentation. Le chapitre 3 aborde les aspects principaux pouvant aider à analyser ces données. On présente essentiellement certaines propriétés statistiques ainsi que les mesures permettant de comprendre la structure du réseau. L’assimilation de certaines parties du chapitre nécessite une connaissance préalable des notions de base en théorie des graphes. Plusieurs techniques du datamining peuvent être utilisées et adaptées à la fouille des médias sociaux comme les règles d’associations, les arbres de décision et la segmentation (clustering). On présente aussi dans ce chapitre trois tâches importantes dans le domaine du «social media mining» : la détection des communautés, la classification collective, et les systèmes de recommandation.