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Dynamiques (inter)médiatiques et Technologies Numériques de l’Information et de la Communication dans les démocraties africaines
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In: ISSN: 1189-3788 ; EISSN: 1920-7344 ; Communication - Information, médias, théories, pratiques ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02189089 ; Communication - Information, médias, théories, pratiques, Universite Laval, 2018, ⟨10.4000/communication.8765⟩ (2018)
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LOL sur Twitter : une approche du contact de langues et de la variation par l'analyse des réseaux sociaux
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Apprentissage non supervisé de la segmentation lexicale automatique du chinois basé sur les réseaux bayésiens avec application aux textes des médias sociaux
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Fragments sur le partage photographique. Choses vues sur Facebook ou Twitter
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In: Communication & langages, N 194, 4, 2018-01-09, pp.41-65 (2018)
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Partages créatifs : stylisation de soi et appsperimentation artistique
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In: Communication & langages, N 194, 4, 2018-01-09, pp.29-39 (2018)
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Magnum Photos et les réseaux sociaux, la conquête d’une nouvelle visibilité
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In: Communication & langages, N 194, 4, 2018-01-09, pp.75-85 (2018)
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La route en marges. Retour sur les mythologies errantes de la culture surf
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In: Communication & langages, N 195, 1, 2018-01-19, pp.43-58 (2018)
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Sur les pas de Verón… Une approche des nouvelles conditions de circulation du sens à l’ère contemporaine
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In: Communication & langages, N 196, 2, 2018-08-28, pp.99-120 (2018)
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À travers les yeux de L’Étranger : réécrire un roman via un réseau social
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In: Le français aujourd'hui, N 200, 1, 2018-03-16, pp.19-30 (2018)
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« Migrations non-documentées et imaginaires sur Internet : Le cas des harraga tunisiens »
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In: Visions croisées autour des frontières européennes : mobilités, sécurité et frontières ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02187598 ; Visions croisées autour des frontières européennes : mobilités, sécurité et frontières, Editions de l’Université de Galatasaray, pp.91-113, 2017, 978-975-8400-38-6 (2017)
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Corpus de communication médiée par les réseaux : construction, structuration, analyse.
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01517494 ; France. L'Harmattan, 2017, 978-2-343-11212-1 (2017)
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Social context modeling : application to opportunistic networks ; Modélisation du contexte social : application aux réseaux opportunistes
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02410058 ; Sociologie. Université de Technologie de Troyes, 2017. Français. ⟨NNT : 2017TROY0002⟩ (2017)
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« jkiff !! en plus moi osi chuis une Z ! » Construction de la connivence et reconnaissance de la différence dans le dialogue entre les chroniqueuses et leurs lectrices
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In: EISSN: 1769-7425 ; Glottopol ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01911730 ; Glottopol, Université de Rouen, Laboratoire Dylis, 2017, 29, pp.111-135 ; http://glottopol.univ-rouen.fr/numero_29.html#sommaire (2017)
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La promesse d’éternité que semblent formuler certains réseaux sociaux peut-elle constituer une des raisons de commettre un acte radical ?
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In: ISSN: 2507-0150 ; Les Cahiers Protagoras ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02527786 ; Les Cahiers Protagoras, IHECS, 2017, Les Cahiers Protagoras, http://protagoras.ihecs.be/cahiers.html (2017)
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Une méthode collaborative pour identifier les spams: contribution à la qualité de l'information dans les réseaux sociaux
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In: COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2017, 14th French Information Retrieval Conference. Marseille, France, March 29-31, 2017. Proceedings ; COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2017, 14th French Information Retrieval Conference ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02570810 ; COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2017, 14th French Information Retrieval Conference, Mar 2017, Marseille, France. pp.139-152 (2017)
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Abstract:
National audience ; Prevent the actions of malicious users called "spammers" is a real challenge to maintain a high level of performance in applications implemented in social networks. Conventional spam detection methods impose large and unavoidable processing times, for example up to months for processing large collections of tweets. These methods entirely dependent on the supervised learning approach chosen to produce classification models, require a set of ground truth data that is not available for this type ofapplications. We propose a method based on an unsupervised linguistic model that collaborates with other social networks to detect spam tweets in subjects that generate large volumes of exchanges, for example from used hashtags. Our method has been experimented on more than 6 million tweets posted in 100 trending topics. Facebook is used in parallel as a ground truth allowing the collaboration oftwo different social networks. Our experiments show an efficiency with regard to processing time and classification performance, compared to the conventional methods of detecting spam in tweets. ; Contrer les actions des utilisateurs mal intentionnés dits "spammeurs" est un réel défi pour maintenir un haut niveau de performance dans les applications mises en oeuvre dans les réseaux sociaux. Les méthodes conventionnelles de détection de spams imposent des délais de traitement importants et inévitables, allant par exemple jusqu’à des mois pour traiter de grandes collections de tweets. Ces méthodes entièrement dépendantes de l’approche d’apprentissage supervisé choisie pour produire des modèles de classification, requièrent un ensemble de données vérité terrain qui n’est pas disponible pour ce type d’applications. Nous proposons donc une méthode basée sur un modèle linguistique non supervisé qui effectue une collaboration avec d’autres réseaux sociaux pour détecter les tweets spam dans des sujets qui génèrent de gros volumes d’échanges, par exemple à partir des hashtags utilisés.Notre méthode a été expérimentée sur plus de 6 millions de tweets postés dans 100 thématiques "tendances". Facebook est utilisé en parallèle comme vérité terrain permettant ainsi la collaboration de deux réseaux sociaux différents. Nos expérimentations démontrent une efficacité en ce qui concerne le temps de traitement et la performance de classification, par rapport aux méthodes classiques dedétection de spam dans les tweets.
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Keyword:
[INFO.INFO-CC]Computer Science [cs]/Computational Complexity [cs.CC]; [INFO.INFO-PF]Computer Science [cs]/Performance [cs.PF]; [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI]; Collaboration; Réseaux sociaux; Social networks; Social spam; Spam social; Thématiques tendances; Trending topics
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02570810
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02570810/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02570810/file/washha_22047.pdf
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Le nouveau visage de la pluralité langagière: repères et questionnement à l’heure du numérique
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In: Le français écrit au siècle du numérique ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01446003 ; Ed de l’Ecole polytechnique,. Le français écrit au siècle du numérique, 2017 (2017)
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Être néo quelque part : la gentrification à Marseille et ses implications sociolinguistiques
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In: Langage et société, N 162, 4, 2017-11-08, pp.81-105 (2017)
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Les mèmes internet : dynamiques d’énonciations sur le réseau social chinois Sina Weibo
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In: Travaux de linguistique, n 73, 2, 2017-06-25, pp.27-43 (2017)
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Questioning scientific texts ; Interroger le texte scientifique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01413878 ; Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]. Université Toulouse 3 - Paul Sabatier, 2016 (2016)
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French Social Media Mining : Expertise and Sentiment ; Fouille des médias sociaux français : expertise et sentiment
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In: https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/tel-01507494 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Montpellier, 2016. English. ⟨NNT : 2016MONTT249⟩ (2016)
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