Abstract:
Les réseaux sociaux sont omniprésents dans notre quotidien. Ce pouvoir d'interagir avec des
milliers de personnes de cultures et milieux différents est une lame à double tranchant. En effet,
accorder sa confiance à un utilisateur dont on ne connait pas précisément sa vraie identité et la
nature de ses attentions, est un gros risque à prendre. Les travaux d'aujourd'hui traitent de plus
en plus la prédication de la confiance et encore plus la méfiance, longtemps ignorée, elle suscite
plus d'intérêt que la confiance en soi.
Dans ce contexte, nous visons à travers ce travail à réaliser un modèle de prédiction de
la confiance et méfiance dans les réseaux sociaux, qui s'appuie sur l'utilisation des méthodes
d'apprentissage supervisé et comme métriques de confiance les traits sociaux tels que la notoriété
et la sociabilité. De plus, nos expériences sur quatre ensembles de données montrent que, en plus
de leur simplicité et de leur extensibilité, les quatre algorithmes d'apprentissage supervisé utilisés
fournissent des résultats précis.
