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Minf232 R ?epublique Alg ?erienne D ?emocratique et Populaire Ministere de l ? Enseignement Sup ?erieur et de la Recherche Scienti ?que Universit ?e Abdelhamid Ibn Badis Mostaganem Facult ?e des Sciences Exactes et de l ? Informatique D ?epartement de Mat

R ?epublique Alg ?erienne D ?emocratique et Populaire Ministere de l ? Enseignement Sup ?erieur et de la Recherche Scienti ?que Universit ?e Abdelhamid Ibn Badis Mostaganem Facult ?e des Sciences Exactes et de l ? Informatique D ?epartement de Math ?ematique et de l ? Informatique M ?emoire de Master en Informatique Sp ?ecialit ?e Ing ?enierie des Systemes d ? Informations Th eme Sentiment Communities Analysis on Social Networks Encadr ?e par ?? Dr Mokeddem Sid Ahmed R ?ealis ?e par ?? Mezarja Fouzia CTable des mati eres Table des mati eres i Table des ?gures iii Liste des tableaux v Introduction g ?en ?erale Fouille de Texte Introduction Donn ?ees Structur ?ees Texte Donn ?ees non structur ?ees Fouille de texte pour quel type d ? applications Classi ?cation de documents Recherche d ? Information Clusetring et organisation des documents Extraction de l ? information De l ? information textuelle a la representation vectorielle Standardisation des documents Tokenisation Lemmatisation Repr ?esentation vectorielle pour la pr ?ediction Conclusion Text mining dans les r ?eseaux sociaux Introduction M ?ethodes de classi ?cation pour le text mining S ?election de caract ?eristiques pour la classi ?cation de texte Classi ?cation par arbre de d ?ecision Classi ?cation bas ?es sur des r egles Classi ?cation probabiliste et Naive Bayes Classi ?cation lin ?eaire Classi ?cation par SVM i CTable des mati eres Classi ?cation par r ?eseau de neurones Classi ?cation des donn ?ees du Web Text mining dans les r ?eseaux sociaux Aspects distincts du texte dans les m ?edias sociaux Application de l ? analyse de texte aux m ?edias sociaux D ?etection d ? ?ev ?enement R ?eponse a une question collaborative Sentiment Analysis et Opinion Mining D ?e ?nition d ? opinion R ?esum ?e de l ? opinion bas ?ee sur l ? aspect Classi ?cation du sentiment de document Classi ?cation bas ?ee sur l ? apprentissage supervis ?e Classi ?cation bas ?ee sur l ? apprentissage non supervis ?e Subjectivit ?e et classi ?cation des sentiments Conclusion Titre chapitre Introduction Twitter Twitter APIs acc ?eder au donn ?ees Twitter Twitter search API Connectez votre application a Twitter Oscon graphique twitter M ?eta donn ?ees d ? un tweet Analyse de texte Base de donn ?ees orient ?ee graphe Donn ?ees de plus en plus connect ?ees Bases de donn ?ees relationnelles Bases de donn ?ees orient ?ees Graphes Pr ?esentation Neo j Concepts de Neo j Score de sentiment Dictionnaire Mod ele du Russel Approche pour calculer le score de sentiment d ? un tweet Application Environnement de travail Interface Conclusion Conclusion g ?en ?erale ii CTable des ?gures Processus de structuration des donn ?ees classi ?cation de documents Recherche d ? Information Organisation des documents dans des groupes Extraction des informations d ? un document M ?ethodes de transformations d ? un dictionnaire Exemple d ? une analyse syntaxique Exemple d ? une analyse syntaxique Rapport de tra ?c Internet par Alexa