Fast Algorithms for Social Influence in Online Platforms

When:
15/02/2022 – 16/02/2022 all-day
2022-02-15T01:00:00+01:00
2022-02-16T01:00:00+01:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Lip6 – Sorbonne Université
Durée : 6 mois
Contact : esteban.bautista-ruiz@lip6.fr
Date limite de publication : 2022-02-15

Contexte :
Dans les réseaux sociaux, il est crucial de mesurer l’importance des utilisateurs. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser ces informations pour identifier les influenceurs les mieux adaptés pour faire la publicité d’un produit. Il peut également être utilisé par des algorithmes d’apprentissage automatique pour se concentrer uniquement sur les utilisateurs qui créent des tendances. Ce stage vise à développer des algorithmes capables de mesurer l’influence des utilisateurs sur les réseaux sociaux massifs et dynamiques qui sont omniprésents de nos jours.

Sujet :
Nous avons récemment développé une métrique très informative (appelée Ψ-score) pour évaluer l’influence des utilisateurs sur les réseaux sociaux. Cependant, Ψ-score a encore des problèmes qui compliquent son utilisation en pratique: sa complexité de calcul empêche de l’appliquer à de grands réseaux et il ne s’adapte pas bien aux réseaux qui évoluent au cours de temps. Il est crucial de résoudre ces défis car les réseaux sociaux du monde réel sont massifs et évoluent constamment.

Par conséquent, l’ambition de ce projet est double : (i) nous visons à développer des algorithmes rapides capables de calculer le Ψ-score dans des réseaux sociaux de tailles réalistes ; et (ii) nous visons à adapter le Ψ-score afin qu’il puisse prendre en compte la dimension temporelle des réseaux sociaux du monde réel.

Pour cela, nous nous intéressons à l’utilisation de techniques d’accélération récemment utilisées dans les moteurs de recherche et l’apprentissage automatique (comme les algorithmes push et les polynômes de Chebyshev), ainsi qu’à exploiter de nouveaux concepts développés pour les réseaux temporels et le traitement du signal sur les graphes.

Profil du candidat :
Étudiants en M2 ayant une formation variée (réseaux complexes, algorithmique, théorie des graphes, traitement du signal) mais avec un fort intérêt pour l’algorithmique des graphes, la théorie et ses applications.

Formation et compétences requises :
Étudiants en M2 ayant des connaissances en théorie des graphes et algorithmique, algèbre linéaire, codage en Python et un langage compilé comme C/C++/Go/Rust.

Adresse d’emploi :
Le stagiaire fera partie des équipes Complex Networks et Network Performance Analysis du LIP6 – Sorbonne Université, situé à:

4 place Jussieu
75252 PARIS CEDEX 05, France

Document attaché : 202201201736_Fast_Algorithms_for_Influence_Measure_in_Social_Networks.pdf