Soumajit Pramanik, Qinna Wang, Maximilien Danisch, Mohit Sharma, Sumanth Bandi, Jean-Loup Guillaume, Stéphane Raux and Bivas Mitra
6ème conférence sur les Modèles et l’Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatique (MARAMI), Paris, 2015
Alors que Twitter est devenu incontournable, la propagation des tweets et hashtags est toujours largement incomprise. Le propagation d’information sur Twitter est principalement due aux retweets et aux mentions mais, alors que les retweets ne permettent d’atteindre que les abonnés d’un individu, les mentions permettent d’atteindre n’importe qui directement. De nombreuses études ont montré que les mentions sont largement utilisées sur Twitter, mais surtout qu’elles sont fondamentales pour augmenter la popularité des tweets et hashtags. Des méthodes automatiques pour choisir les bons utilisateurs à mentionner pourraient donc permettre d’augmenter la visibilité des tweets. Dans cet article nous proposons un système de recommandation de mentions en temps réel pour aug- menter la popularité d’un tweet. Ce système est basé sur un modèle de propagation de tweet dans un graphe multiplexe construit à partir d’une étude de données réelles. Il permet de clairement faire la différence entre les propagations dues aux mentions et celles dues aux abonnements. Les simulations du modèle donnent des résultats similaires aux observations empiriques et sont également fondées sur des résultats analytiques. En utilisant ces différents résultats nous proposons une stratégie de recom- mandation effective et une application Twitter associée.