Une méthode pour la détection de thématiques populaires sur Twitter
Résumé
L'explosion du volume de messages échangés via Twitter entraîne un
phénomène de surcharge informationnelle pour ses utilisateurs. Il est donc crucial
de doter ces derniers de moyens les aidant à filtrer l'information brute, laquelle
est délivrée sous la forme d'un flux de messages. Dans cette optique, nous
proposons une méthode basée sur la modélisation de l'anomalie dans la fréquence
de création de liens dynamiques entre utilisateurs pour détecter les pics
de popularité et extraire une liste ordonnée de thématiques populaires. Les expérimentations
menées sur des données réelles montrent que la méthode proposée
est capable d'identifier et localiser efficacement les thématiques populaires.