Prédiction des liens

Pour ce type de fouille, nous étudions des liens et connexions déjà existant pour prédire des interactions possibles.Nous allons utiliser les paramètres présentés dans le tableau 4.8. Les résultats seront présentés dans le tableau 4.9.

Paramètre Valeur Algorithme Adamic Adar

Voisins communs

Nœud Users

Algorithme Relation userId1 userId2 Score 87355 0. 655 84626 0.468 Comment 84872 84580 0.0 84591 0.120 Upvote 84626 _{84617 0.120} Adamic Adar Answer 3150 88704 0.0 0 3.0 85027 2.0 88709 84580 0.0 0 23.0

Voisins communs Toutes les relations

84626 _{80580 9.0}

Table 4.9: Résultats d’analyse de prédiction des liens

Les résultats obtenus sont des listes d’utilisateurs classés en fonction du degré de pro-babilité que l’utilisateur interagisse avec d’autres utilisateurs à l’avenir. Dans nos résultats (tableau 4.9) nous prenons juste quelques valeurs.

4.5.4.1 Selon Adamic Adar

D’après le tableau 4.9 l’utilisateur « 84872 » peut être commenté par l’utilisateurs «87355» et « 84626 » dans le futur par un pourcentage de 0.655 et 0.468, par contre il n’a aucune chance pour être commenté par l’utilisateur « 84580 ». Ainsi que la possibilité que l’utilisateur « 84626 » obtienne un vote positif de l’utilisateurs «84591 » et «84617» est estimée à 0.120. En même temps l’utilisateur «88704» ne va répondre sur aucune question de l’utilisateur « 88718 ».

Le score Adamic Adar est la proximité de ces deux nœuds. Une valeur de 0 indique que deux nœuds ne sont pas proches, tandis que des valeurs plus élevées indiquent que les nœuds sont plus proches par conséquence la possibilité qu’il y ait des liens entre eux à l’avenir.

4.5.4.2 Selon Voisins communs

La proximité selon toutes les relations entre les nœuds : « 88709 » et « 0 » est estimée par la valeur 3.0, entre «88709» et « 85027 » est de 2.0, ainsi qu’entre «88709» et « 84580 » il n’y a aucune proximité. Alors qu’entre « 84626 » et « 0 » la proximité est de valeur 23.0, et « 84626 » et « 80580 » et 9.0. Cette valeur est le nombre des nœuds voisins voisins en commun.

Sur la base de cette valeur en prédit la possibilité d’être connecté au future, deux étran-gers qui ont un ami en commun sont plus susceptibles d’être présentés que ceux qui n’ont pas d’amis en commun.

La prédiction des liens soit par l’analyse des liens existant ou par l’utilisation des voi-sins en commun permet de :

• Prédire les comportements d’utilisateurs du site et améliorer les services proposés par conséquence.

• Reconstituer les pratiques et les relations entre membres • Visualiser la confiance et les liens réciproques.

• Construction des systèmes de simulations.

4.6 Conclusion

Dans ce chapitre nous avons commencé par un bref aperçu de l’environnement de travail et les outils utilisés pour développer notre application, MySQL, Valentina Studio, neo4j, et NetBeans, nous avons présenté la manière de reconstruire la base de données SQL « stackexchange », ainsi la construction de notre base de données orientée graphe sous Neo4j « StackEx ». Ensuite nous avons présenté l’application développée qui vise à appli-quer les algorithmes de graphe de fouille de données de la bibliothèque Neo4j Graphe Data Science (GDS) détaillée dans le chapitre précédent, les composants de l’application (les interfaces, les panneaux d’affichages,. . . etc) et l’enchainement de ces différentes taches, et enfin nous avons présenté les résultats d’analyses et leur utilité.

L’objet de ce travail a été la conception et implémentation d’un système d’ana-lyse orientées graphes qui permet de manipuler les données des sites basés sur la notion de Questions / Réponse à d’extraction de connaissances, en utilisant les algorithmes de graphe de fouille de données pris en charge par la base de données Neo4j.

Afin de réaliser cet travail, nous avons présenté d’abord les notions de bases du Big Data, des bases de données NoSQL, et de l’analytique de graphes : leurs définitions, prin-cipaux concepts et techniques. Par la suite, nous avons présenté quelques modèles des systèmes d’entraide Q/R et le réseau utilisé «StackOverflow » ainsi que les algorithmes utilisés regroupés en quatre types d’analyse, l’analyse de centralité, la détection des com-munautés, l’analyse de similarité des nœuds et enfin la prédiction des liens.

Pour la réalisation du système, nous avons créés une base de données orientée graphe à laquelle nous avons appliqué les quatre types d’analyse. Nous avons également présenté les résultats obtenus leur interprétation, ce qui a montré qu’une telle analyse peut transformer des données brutes en connaissances expertes aider à concevoir des sites plus active, par exemple en savoir les zones forts (les plus grandes communautés des utilisateurs) et les zone faibles, afin d’améliorer ces derniers.

La principales difficulté rencontrée était la collecte des données réelles en format ex-ploitable selon le temps imparti à notre travail. Le réseau StackExchange limite la quantité de données téléchargées ce qui a influencé l’interprétation des résultats, notamment pour l’utilisateur de ID “0”.

Comme travaux futurs, nous visons la fouille de données dynamique basée sur la simulation qui permet d’avoir des connaissances intéressantes sur la base des données générées par des modèles dynamique au lieu d’utiliser des données historiques qui décrivent les caractéristiques d’un tel système.

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