Product Reputation Evaluation Based on Social Networks using Multi Agent System

Doctorant : 
Directeur(s) : 
Responsable externe : 

A. NONGAILLARD

M. ABDUL QADIR (Mohammad Ali Jinnah University - Pakistan)

Date de début : 
janvier 2013
Date de soutenance : 
Vendredi 20 janvier 2017
Institution locale : 
Autre établissement : 
Mohammad Ali Jinnah University - Pakistan

Internet est une immense source de données non structurées dont l’extraction et l’analyse devient un enjeu majeur. Ces informations peuvent être plus qu’utiles à des consommateurs et des fabricants dans leur processus de prise de décision quant à un produit. Dans ce contexte, l’exploitation de telles informations se révèle être une tâche complexe. De nombreuses méthodes d’évaluation de produits existent à l’heure actuelle, utilisant principalement les notes et les commentaires disponibles sur Internet. Cependant, ces méthodes rencontrent vite des limites et ne sont pas en mesure de répondre aux besoins et aux exigences des clients ou des fabricants. Par exemple, les méthodes existantes d’analyse de sentiments, qui classent les opinions des clients sur un produit à l’aide de leur polarité, ne sont pas en mesure de déterminer le contexte du mot dans une phrase avec précision, ce qui biaise fortement leurs résultats. De plus, les méthodes de traitement des négations utilisées, qui déterminent les sentiments exprimés par les clients dans leurs commentaires, ne sont pas en mesure de traiter tous les types de négation. De même, les modèles existants d’estimation de réputation de produits sont basés sur une source unique, donc peu robuste aux fausses évaluations ou aux évaluations biaisées, et ne sont pas en mesure de refléter les opinions récentes. Ils ne permettent pas aux utilisateurs d’évaluer le produit au regard de critères spécifiques, et ainsi ne fournissent pas une estimation précise. D’autre part, les systèmes de réputation évaluant des produits fonctionnent de manière centralisée, entraînant des problèmes de robustesse et des facilités de manipulation, voire de falsification, d’informations, ces approches ne convenant pas à résoudre un problème aussi complexe. Cette thèse propose des modèles et des méthodes d’évaluation de la réputation dédiées aux produits, fonctionnant à partir des données disponibles sur Internet, et visant à fournir des informations précises qui s’intégreront dans les systèmes d’information d’entreprise (PLM) afin de faciliter la prise de décision. Ces méthodes concernent i) l’extraction des données d’évaluation des produits à partir de plusieurs sources; ii) l’analyse sémantique des évaluations des clients pour déterminer si les opinions exprimées sur chacune des caractéristiques d’un produit sont positives ou négatives; iii) le calcul des différentes valeurs de réputation d’un produit, tout en considérant différents critères d’évaluation, et iv) enfin, le retour des résultats aux consommateurs ou aux fabricants afin de les aider dans leur prise de décision. Cette thèse contribue à trois principaux domaines de recherche à savoir i) l’analyse des sentiments exprimées quant aux caractéristiques d’un produit, comprenant une méthode de désambiguïsation du sens des mots ainsi qu’une prise en compte plus fine des négations pour améliorer la performance de l’analyse de sentiments selon différents niveaux; ii) les modèles d’évaluation de la réputation d’un produit, basé sur un modèle mathématique calculant plusieurs valeurs de réputation pour une évaluation d’un produit selon différents critères et enfin iii) une architecture multi-agents robuste, facilitant le déploiement et la parallélisation des tâches, et l’intégration des informations dans les systèmes de gestion des données des entreprises.

 

MOTS-CLES : réputation des produits, modèle de réputation, PLM, analyse de sentiments, modèle d’agrégation.