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Pour rendre les informations les plus pertinentes
accessibles à l'utilisateur, un système de recommandations dédié aux
mobiles a été développé utilisant les données contenues dans le
téléphone et le compte Facebook.
Face à la multiplicité d’informations et de
sources, le besoin de curation se fait de plus en plus ressentir pour
les utilisateurs. Les réseaux sociaux génèrent également une importante
quantité d’informations – liens, activités, recommandations proposés
toutes les heures - qu’il est presque impossible de gérer, notamment
depuis un smartphone. Pour révéler les informations pertinentes à
l’utilisateur, des chercheurs de la Facultad de Informática at the Universidad Politécnica de Madrid
ont mis au point un système* de recommandation d’activités utilisant
plusieurs sources, les informations contenues dans le téléphone de
l’utilisateur et sur son compte Facebook. Baptisé SOMAR, - acronyme de
SOcial Mobile Activity Recommender - le système analyse l’information en
utilisant des techniques de data mining.
Andrea Zanda, Santiago Eibe, Ernestina Menasalvas, Universidad Politecnica de Madrid, Facultad de Informatica en Espagne, SOMAR: a social mobile activity recommender
Une triple source d’informations
Pour faire des recommandations, SOMAR peut accéder à trois sources d’informations différentes. Il peut se servir des données d’historiques d’appels et des contacts présents dans le téléphone. Mais aussi des capteurs de localisation. Ainsi un événement prévu à Sydney serait filtré si l’on se trouve à Paris. Le système va également se servir de données provenant de Facebook en prenant en compte le choix de l’utilisateur en terme de préférences (confidentialité et filtrage). Ainsi seules les informations que l’utilisateur souhaite partager pourront être utilisées par l’outil de recommandation. Le système va sélectionner certaines informations en fonction des interactions avec les autres utilisateurs du réseau. Pour ce faire, un graphique social est calculé sur la base de ses relations sociales et des intérêts communs entre amis à l'aide de la technique de clustering ou module.Une utilisation croissante des réseaux sociaux sur mobile
En effet, l’architecture de SOMAR est composée de différents modules. L’un intègre les données provenant des trois sources et les prépare pour une analyse plus approfondie. Un autre module détecte les activités en utilisant un procédé d'extraction de données. SOMAR a été inspiré d’un système conçu par des chercheurs de l'UPM et qui avait pour objectif d’aider les utilisateurs des réseaux sociaux à filtrer et sélectionner les informations les plus intéressantes en temps réel sur leur mobile. Le besoin de curation sur les mobiles est grandissant puisque l’usage de Twitter a augmenté de 347% et celui de 112% sur ces appareils selon un sondage (Nielsen – 2010).Andrea Zanda, Santiago Eibe, Ernestina Menasalvas, Universidad Politecnica de Madrid, Facultad de Informatica en Espagne, SOMAR: a social mobile activity recommender
