Evaluation par rapport ` ´ a l’approche classique bas´ ee tags

Nous avons compar´e notre approche avec l’approche classique bas´ee sur les tags. Cette derni`ere consid`ere les tags des utilisateurs comme ´etant ses int´erˆets [Astrain et al.,

Figure 3.9: L’ambigu¨ıt´e des tags originaux et tags retenus par notre approche

2010], [Li et al., 2008]. Par rapport `a notre approche, le calcul des int´erˆets d’un utilisateur donn´e se fait par agr´egation des tous les tags utilis´es par cet utilisateur, sans aucun filtrage.

La m´ethode globale de calcul reste la mˆeme : i) d´eterminer un ensemble d’individus proches, ii) d´eterminer les int´erˆets de ces individus et iii) agr´eger tous les int´erˆets pour l’utilisateur pour lequel on fait le calcul.

3.4.4.1 Evaluation par rapport `´ a toute la base de test

Nous comparons le r´esultat fourni par notre approche avec le r´esultat de l’approche classique qui utilise tous les tags des personnes proches (sans tenir compte de leur pertinence par rapport aux ressources associ´ees). La comparaison est effectu´ee en fonction du r´eseau ´egocentrique de l’utilisateur et aussi en fonction de ses commu- naut´es. Nous comparons selon la valeur k = 100 de notre approche. De plus, nous comparons en prenant en consid´eration que les synonymes ou les mots reli´es (puis- qu’elle donne de meilleurs r´esultats que la technique de simple comparaison). Nous calculons les pr´ecisions moyennes de chaque m´ethode et nous les comparons.

A partir de tous les utilisateurs de la base de test, le tableau 3.1, montre que notre approche obtient de meilleurs r´esultats que l’approche classique bas´ee sur les tags en terme de pr´ecision. Cela est dˆu `a l’examen du contenu des ressources analys´ees pour la s´election des tags pertinents. Le processus de s´election filtre implicitement les tags ambigus qui peuvent ne pas ˆetre compr´ehensibles pour les autres utilisateurs. Par cons´equent, nous obtenons indirectement une pr´ecision sup´erieure `a l’approche bas´ee sur les tags.

Table 3.1: La pr´ecision moyenne de notre approche et de l’approche classique bas´ee tags

notre approche approche classique bas´ee tags R´eseau ´egocentrique 0.6038 0.3459

Communaut´es 0.6125 0.3259

De la mˆeme mani`ere que dans la section pr´ec´edente, nous pr´esentons les boˆıtes de Tukey des r´esultats selon les valeurs de pr´ecision dans la figure3.10.

Figure 3.10: Boˆıtes de Tukey de notre approche en fonction du r´eseau ´egocentrique (`a gauche) et des communaut´es (`a droite)

Cette r´epartition des valeurs de pr´ecision s’explique par :

– Pour les r´esultats de pr´ecision de notre approche, la distribution est presque au milieu `a la fois pour le r´eseau ´egocentrique et les communaut´es. Ceci refl`ete que la plupart des utilisateurs ont la mˆeme pr´ecision moyenne.

– Pour les r´esultats de pr´ecision de l’approche classique bas´ee tags, la distribution est en dessous de la distribution des synonymes ou des mots reli´es, `a la fois pour le r´eseau ´egocentrique et les communaut´es. Ceci refl`ete que la plupart des utilisateurs ont la mˆeme pr´ecision inf´erieure.

3.4.4.2 R´esultats diff´erenci´es selon la m´ethode de s´election des personnes proches

Afin de mieux comprendre les r´esultats obtenus, nous d´etaillons la comparaison selon le type de chaque personne proche : le r´eseau ´egocentrique puis les communaut´es. Nous avons choisi de pr´esenter un ´echantillon de 20 utilisateurs choisis au hasard Pour le r´eseau ´egocentrique, la figure3.11 compare les pr´ecisions obtenues par notre approche avec les pr´ecisions obtenues par l’approche classique bas´ee sur les tags. Pour

les communaut´es, la figure 3.12 compare les pr´ecisions obtenues pas notre approche avec les pr´ecisions obtenues par l’approche classique bas´ee sur les tags.

Figure 3.11: R´eseau ´egocentrique : Comparaison de la pr´ecision de notre approche avec la pr´ecision obtenue par l’approche bas´ee sur les tags sur un ensemble de 20

utilisateurs

Figure 3.12: Communaut´es : Comparaison de la pr´ecision de notre approche avec la pr´ecision obtenue par l’approche bas´ee sur les tags sur un ensemble de 20 utilisateurs

De ces comparaisons, nous remarquons que notre approche est g´en´eralement plus performante que l’approche bas´ee sur les tags.

De plus, en analysant l’ensemble des utilisateurs de la base, nous constatons que les meilleurs r´esultats sont li´es `a des utilisateurs actifs. La pr´ecision est moins ´elev´ee pour les utilisateurs peu actifs. De plus, pour le r´eseau ´egocentrique, la pr´ecision est de 88,10 % plus ´elev´ee pour notre approche que l’approche classique bas´ee sur les tags (pour tous les utilisateurs). Pour les communaut´es, la pr´ecision est de 91,10 % plus ´

elev´ee pour notre approche que l’approche classique bas´ee sur les tags (pour tous les utilisateurs).

Nous calculons la distance entre les r´esultats obtenus `a partir de notre approche et l’approche bas´ee sur les tags. De la mˆeme fa¸con que dans la section3.4.3, la distance est calcul´ee pour le r´eseau ´egocentrique et pour les communaut´es. Notons :

– P Ego.N Aula valeur de pr´ecision de l’utilisateur u ∈ U selon son r´eseau ´egocentrique avec notre approche.

– P Ego.BTula valeur de pr´ecision de l’utilisateur u ∈ U selon son r´eseau ´egocentrique `

a l’approche bas´ee sur les tags.

– P Com.N Au la valeur de pr´ecision de l’utilisateur u ∈ U selon ses communaut´es avec notre approche.

– P Com.BTula valeur de pr´ecision de l’utilisateur u ∈ U selon ses communaut´es avec l’approche bas´ee sur les tags.

La distance moyenne pour le r´eseau ´egocentrique est DistanceM oyenne Ego0(formule

3.5) et pour les communaut´es est DistanceM oyenne Comm0 (formule 3.6) comme suit :

DistanceM oyenne Ego0= | Pn

u=1(P Ego.N Au− P Ego.BTu) |

n (3.5)

DistanceM oyenne Comm0 = | Pn

u=1(P Com.N Au− P Com.BTu) |

n (3.6)

Les valeurs de la distance moyenne (pour tous les utilisateurs) entre les r´esultats pour le r´eseau ´egocentrique DistanceM oyenne Ego0est de 0,2742 et pour les communaut´es DistanceM oyenne Comm0 est de 0,2930. La distance moyenne obtenue dans les deux cas montre la pertinence de notre approche `a la fois pour le r´eseau ´egocentrique et pour les communaut´es.