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Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes


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    Soutenance de thèse de Madame Imane EL ALAOUI

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    Soutenance de thèse de Madame Imane EL ALAOUI

    09h00 | Université Ibn Tofail | Faculté des Sciences | KENITRA | MAROC

    Le 4 juillet 2018

    Sujet : Transformer les big social data en prévisions - méthodes et technologies

    Directeur de thèse : Monsieur Abdessamad KOBI

    RÉSUMÉ

    Extraire l'opinion publique en analysant les Big Social data a connu un essor considérable en raison de leur nature interactive, en temps réel. En effet, ces données sont étroitement liées à la vie personnelle que l’on peut utiliser pour accompagner les grands événements en suivant le comportement des personnes. C’est donc dans ce contexte que nous nous intéressons particulièrement aux méthodes d’analyse du Big data. La problématique qui se pose est que ces données sont tellement volumineuses et hétérogènes qu’elles en deviennent difficiles à gérer avec les outils classiques. Pour faire face à ces défis, de nouveaux outils ont émergés. Cependant, il est souvent difficile de choisir la solution adéquate, car la vaste liste des outils disponibles change continuellement. Pour cela, nous avons fourni une étude comparative actualisée des différents outils utilisés pour traiter les Big Data et les avons mappés aux différents besoins de traitement.La contribution principale de la thèse de doctorat est de proposer une approche d’analyse générique pour détecter de façon automatique des tendances d’opinion sur des sujets donnés à partir des réseaux sociaux. En effet, étant donné un petit ensemble de hashtags annotés manuellement, l’approche proposée transfère l'information du sentiment connue des hashtags à des mots individuels. La ressource lexicale qui en résulte est un lexique de polarité à grande échelle dont l'efficacité est mesurée par rapport à différentes tâches de l’analyse de sentiment. La comparaison de notre méthode avec différents paradigmes dans la littérature confirme l'impact bénéfique de notre méthode dans la conception des systèmes d’analyse de sentiments précis.