04 décembre 2020

Soutenance de thèse de Sarra Djemili

[TheChamp-Sharing]
Sarra Djemili soutiendra sa thèse "Analysis and Evolution for Online Personal Collaboration Networks" le vendredi 4 décembre 2020.

Titre de la thèse

Analysis and Evolution for Online Personal Collaboration Networks.

Résumé

L’essor de grands réseaux sociaux en ligne (comme Facebook, Twitter) a permis la constitution de grands jeux de données temporelles. Ces nouveaux jeux de données ont donné l’occasion aux chercheurs de développer de nouveaux modèles pour décrire et prédire l’évolution de ces systèmes sociaux au cours du temps suivant la dynamique des acteurs sociaux et de leurs interactions. Pour résoudre ce problème, plusieurs modèles ont été proposés dans la littérature, tels que les modèles d’attachement préférentiel et les modèles probabilistes, ou d’autres intégrant des modèles de Markov ou des méthodes spectrales. Mais une question importante qui doit être abordée est la pertinence de ces modèles d’évolution pour les réseaux sociaux personnels en ligne (OPNs), qui possèdent des caractéristiques différentes à la fois structurelles et comportementales, présentant souvent le comportement opposé à celui du réseau social auquel ils participent. Plus précisément, nous sommes intéressés à explorer les caractéristiques structurelles de ces réseaux et leur relation/influence sur leur évolution.

Dans ce contexte, nous abordons deux questions principales : la caractérisation et la prédiction de l’évolution des réseaux personnels. Le premier enjeu nécessite d’explorer l’évolution des réseaux sociaux personnels au moyen d’une analyse de leur topologie basée sur des métriques structurelles. Le deuxième vise, à travers les propriétés découvertes qui régissent les réseaux personnels et leur évolution, à proposer de nouveaux modèles d’évolution adaptés aux OPNs. Pour cela, nous étudions le cas des réseaux de co-auteurs (ou de collaboration) et nous considérons le réseau personnel de chaque auteur du réseau.

Les principales contributions de cette thèse peuvent être résumées comme suit : (i) Tout d’abord, nous introduisons un ensemble de nouvelles définitions des OPNs. (ii) Puis, nous étudions l’évolution d’un vaste ensemble de données de réseaux personnels de collaboration d’auteurs à partir de publications scientifiques. (iii) Nous présentons le framework PERSONA, qui a été conçu et développé dans le cadre de cette thèse pour l’analyse des réseaux personnels. (iv) Nous proposons un nouveau modèle pour l’évolution des réseaux personnels de collaboration, appelé PERSONEM, qui prédit un réseau personnel au temps  t + 1, à partir du réseau personnel au temps t. (v) Une étude expérimentale évaluant l’efficacité de PERSONEM a été réalisée en utilisant un ensemble diversifié de réseaux personnels de collaboration. Enfin, nous montrons que les résultats obtenus sont satisfaisants.

Abstract

The rise of numerous online social networks has led to the creation of large datasets that have given researchers the opportunity to develop new models to describe and predict the evolution of these social systems over time according to the dynamics of the social interactions. To address this problem, several models were proposed in the literature, such as preferential attachment and probabilistic models, or others integrating Markov models or spectral methods. But one important question that needs to be addressed is the suitability of these evolution models for online personal social networks (OPNs), which carry different characteristics both structural and behavioral, many times exhibiting the opposite behavior than the social network they participate to. More precisely, we are interested in exploring the structural characteristics of those networks and their relation/influence on their evolution.

In this context, we address two main issues: the characterization and the prediction of the evolution of OPNs. The first issue requires to explore the evolution of personal social networks by means of metrics-based and structural analysis of their topology. The second issue aims at, by means of the discovered properties that govern the online personal networks and their evolution, proposing new evolution models fitting OPNs. To this end, we study the case of co-authorship (or collaboration) networks and we consider the personal network of each author in the network.

The main contributions of this work can be summarized as follows: (i) First, we introduce a set of new challenges for OPNs. (ii) Then, we study the evolution of a vast dataset of personal collaborative networks of authors from scientific publications. (iii) We present PERSONA framework, which was designed and developed within during this thesis for the analysis of personal networks. (iv) We propose a new model for the evolution of collaborative personal networks, called PERSONEM, which predicts a personal network at time t + 1, from the personal network at time t. (v) An experimental study evaluating the effectiveness of PERSONEM was performed using a diverse set of co-authoring personal networks. Finally, we show that the results obtained are satisfactory.

Jury

Mme Pascale Kuntz, Professeure des Universités, LS2N, Polytech Nantes (rapporteur)

M. Arnaud Martin, Professeur des Universités, IRISA, Université de Rennes 1 (rapporteur)

Mme Florence Sèdes, Professeure des Universités, IRIT, Université de Toulouse (examinatrice)

M. Dimitris Kotzinos, Professeur des Universités, ETIS, CY Cergy Paris Université (directeur de thèse)

Mme. Claudia Marinica, Maître de Conférences, LS2N, Polytech Nantes (co-encadrante de thèse)

Mme. Maria Malek, Enseignant-Chercheur, ETIS, CY Cergy Paris Université (co-encadrante de thèse)

04 décembre 2020, 10h0013h00
Visio-conférence