• Financement : Autre
  • Année de début de thèse :
  • 2022

Thèse en co-tutelle avec l’université de Monastir, Tunisie

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes et algorithmes basés sur les contraintes pour modéliser l’influence dans les réseaux sociaux. Ces algorithmes doivent être capables de détecter également des communautés chevauchantes et de fournir des alternatives pour pouvoir contrer l’influence ou limiter la diffusion d’une rumeur qui se propage dans le réseau. Du point de vue fouille de données, le challenge consiste à développer des encodages efficaces capables de modéliser des graphes de grandes tailles avec la possibilité de fouiller des structures particulières encodées sous forme de contraintes booléennes. Un dernier point qui sera abordé dans la thèse est la notion de confiance lors de l’interrogation des données dans les réseaux sociaux. Cette notion a été largement étudiée dans divers domaines comme la psychologie, la philosophie et la sociologie.

Mots clés : Réseaux sociaux, Graphe, maximisation d’influence, Satisfiabilité Propositionnelle