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Analyse de Comportements avec Twitter

Responsable

Bilel Derbel

Intervenants

  • Bilel Derbel
  • Laetitia Jourdan
  • Arnaud Liefooghe

Volume horaire

  • 12 Cours TD de 2h
  • 12 TP de 2h

Crdits

5 ECTS
Bilel Derbel
dernire modification : 25/09/2013 16:38:49

Objectifs

Le but général de ce pje est de réaliser une petite application qui porte sur l'analyse de comportements dans twitter, en particulier l'analyse de sentiments. En effet, les tweets qui sont véhiculés sur ce type de site contiennent une mine d'informations qui peuvent être utilisées pour analyser le sentiment général des utilisateurs, par exemple, vis-à vis d'une idée, d'un concept ou d'une orientation sociale, d'un personnage politique, d'un produit commercial, technologique , etc.

Le traitement automatique des tweets afin d'en extraire de la connaissance est au coeur de ce projet. L'objetif est de montrer comment des outils qui se basent sur des algorithmes et des modèles informatiques peuvent être construits et peuvent donner lieu à des applications originales.

Sur le plan pédagogique, plusieurs aspects seront abordés. C'est aux étudiants de faire preuve d'une certaine autonomie pour construire une application qui présente le résultat de leur analyse des données twitter, en particulier l'ananlyse de sentiments.

Les principaux points abordés seront les suivants:

  • Utilisation de l'api twitter pour récolter de l'information sur twitter. INterface avec l'api java.

  • Apprentissage: modèle basique, modèle Bayesien, etc. Ceci a pour but de donner des outils algorithmiques assez simples pour traiter les données twitter de façon automatique. Le but est de construire un classifieur automatique qui permet de dire le sentiment général exprimé dans un tweet, i.e., positif, négatif ou neutre. La pertinence de plusieurs classifieurs seront étudiés.

  • Interface utilisateur : utilisation d'api et d'outils (Swing, JfreeChart, etc) pour permettre à l'utilisateur de lancer de requêtes twitter, de classer les réponse et de présenter le résultats des analyses de manière conviviales et compréhensible.

  • En fonction de l'avancement du projet, d'autres problématiques issues des données twitter ainsi que les méthodes et algorithmes permettant de les résoudre seront abordés.

Bilel Derbel
dernire modification : 22/09/2016 15:33:10
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date... Cours/TD TD/TP Remarque
1 18-09 Api twitter Api twitter Bilel Derbel
2 25-09 Api twitter -- début interface graphique Api twitter - début interface graphique Bilel Derbel
3 02-10 Introduction Data Mining (CTD) Fin api, Preparation des donnees Laetitia Jourdan / Bilel Derbel
4 09-10 TPA TPA
5 16-10 Annotation automatique de Tweets par mots cles Laetitia Jourdan
6 23-10 KNN KNN
- 30-10 Interruption Pédagogique Interruption Pédagogique
7 06-11 KNN KNN Laetitia Jourdan
8 13-11 Classification bayesienne sujet 1 Arnaud Liefooghe
9 20-11 Classification bayesienne sujet 2 (variantes) Arnaud Liefooghe
10 27-11 Classification bayesienne sujet 3 (analyse experimentale) Arnaud Liefooghe
11 04-12 Rapport, finalisation calssification, finalisation Bilel Derbel
12 11-12 TPA TPA
- 18-12 Soutenances Soutenances B. Derbel, L. Jourdan, A. Liefooghe
Bilel Derbel
dernire modification : 17/09/2018 12:31:37
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