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RNTI

MODULAD
Détection de changement dans les profils en ligne d’utilisateurs
In EGC 2019, vol. RNTI-E-35, pp.419-424
Résumé
L’analyse des données dynamique est difficile. En effet, la structure de
telles données évolue dans le temps, potentiellement à une vitesse très rapide. De
plus, les objets dans ces ensembles de données sont souvent complexes. Dans cet
article, notre motivation pratique est d’analyser l’évolution des profils en ligne
d’utilisateurs, c’est-à-dire de suivre la localisation géographique des utilisateurs
ainsi que leurs traces de navigation en ligne afin de détecter des changements
dans leurs habitudes et leurs intérêts. Nous proposons un nouveau cadre dans lequel
nous créons d’abord, pour chaque utilisateur, des signaux de l’évolution de
ses intérêts et des localisations physiques enregistrées au cours de sa navigation.
Ensuite, nous détectons automatiquement les changements d’intérêt ou de lieu
grâce à un nouvel algorithme de détection de sauts dans les signaux.