Prédiction des liens dans les réseaux sociaux.

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons vu la motivation et les principes de fonctionnement de chacune des deux mesures de similarité: Adamic/Adar et Commons Neighbors. Nous avons également présentédes exemples illustrant d'avantage ces deux techniques.

Dans le chapitre suivant nous allons présenter l'application que nous avons développéainsi notre processus expérimental pour comparer ces deux mesures.

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Chapitre 4

Implémentation et

Expérimentations

Dans ce chapitre nous visons à présenter notre projet, l'outil que nous avons développéainsi que les différentes expérimentations que nous avons effectuépour évaluer et comparer les deux mesures de similaritéAdamic/Adar et Common Neighbors dans le contexte de la prédiction des liens dans les réseaux sociaux, l'ensemble de données utiliséest construite à partir d'un réseau de collaboration scientifique des chercheurs de laboratoire de Mathématiques et d'informatique de l'universitéAmar Telidgi.

4.1 Environnement de travail

Nous avons implémentéles deux algorithmes de prédiction des liens en JAVA, il s'agit d'un langage de programmation objet, gratuit et portable, ce qui lui a permis d'être parmi les langages les plus utilisé. Il a étédéveloppépar la firme Sun Microsystems en 1995, cette dernière a étérachetée en 2009 par Oracle. Le JDK (Java Development Kit) et le JRE (Java Runtime Environnent) peuvent être gratuitement téléchargés sur le site officiel ¹ .

Nous avons utiliséla version JDK1.8 dans un ordinateur portable dotéd'un processeur Intel R Dual core @ 2.00 GHz (2 CPUs), avec une mémoire vive (RAM) de 2GO qui fonctionne sur le système d'exploitation Microsoft Windows 7 Professional 32 bits. Pour l'éditeur, nous avons choisi L'IDE (Integrated Development Environment) NetBeans IDE 8. Il s'agit de la dernière version de Netbeans, ce dernier est parmi les éditeurs java les plus appréciés, cette forte appréciation est

1. http :// www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

Chapitre 4. Implémentation et Expérimentations 41

due à de multiples avantages notamment les simplifications d'édition et la facilitéde la création des interfaces graphiques par l'option drag and drop. Ils intègrent

les fonctionnalités suivantes :

1. Éditeur de textes avec coloriage syntaxique

2. L'option auto Complète (menus contextuels suggère de multiples choix).

3. Génération automatique des conteneurs et dossiers nécessaires à l'organisa-tion d'un projet et des paquetages des classes.

4. Intégration des commandes Java et de leurs options dans des menus et des boîtes de dialogue appropriés.

5. Débogueur pour corriger les erreurs.

6. Proposition pour la résolution automatique de quelques erreurs de programmation

Nous avons visualiser notre réseau social avec NodeXL, c'est un outil gratuit d'ex-ploration et d'analyse des réseaux sociaux. En effet, NodeXL est facile d'utilisation et simple à assimiler. Il permet à l'utilisateur de s'initier à l'analyse des réseaux sociaux et manipuler des graphes sociaux. Parmi la panoplie d'outils disponibles sur le marché, nous avons trouvéque NodeXL est le mieux adaptéà un public large.

Celui-ci reprend l'utilisation de feuilles de calcul du tableur pour y afficher dans un premier temps des données qui permettront de produire un graphe sous la forme noeud-lien. L'utilisation des feuilles de calcul permet un import souvent direct ou plus aisée des données.

Toutefois, comme il s'agit de produire un graphe relationnel sous la forme noeud-lien, il est demandéà l'utilisateur de mettre en évidence les relations (arêtes) entre les entités. Pour cela, les données doivent être présentées suivant un format strict. Chaque ligne de la table décrit une arête qui sera identifiéa l'aide des deux entités (sommets) qu'elle met en relation. Les sommets sont stockées dans les deux premières colonnes de la ligne puis suit une liste d'attributs qui seront affectés àl'arête.

Pour ce qui est de la présentation du réseau sous forme noeud-lien, l'utilisateur a le choix entre plusieurs algorithmes de dessin qu'il peut relancer à chaque fois qu'il apporte une modification au graphe. Ces modifications peuvent être faite soit directement dans la représentation noeud-lien soit dans la table. Ce module permet

Chapitre 4. Implémentation et Expérimentations 42

donc d'importer un réseau social, d'en construire une représentation et enfin de pratiquer une analyse visuelle. Les points forts du module nodeXL sont :

1. la construction d'un graphe noeud-lien a partir d'une table.

2. le calcul automatique de métriques grâce a la puissance du tableur.

3. analyse visuelle du réseau.

4. un module intégrée au Microsoft Excel. la figure 4.1 résume tous ce que nous avons dit :

FIGURE 4.1 - L'interface de NodeXL