Browsing by Author "ABDERRAHIM Naziha"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Contribution des réseaux sociaux dans l’ingénierie des services Web
    (2015-12-03) ABDERRAHIM Naziha; Encadreur: BENSLIMANE Sidi Mohamed
    الملخص(بالعربية): يتم استخدام خدمات شبكة الإنترنت على نحو متزايد في تطوير تطبيقات الويب. ويعتبر اكتشاف خدمات الشبكة المناسبة واحدة من أكبر التحديات التي تواجه هذا النوع من التنمية والتي سوف تزيد في عدد وتنوع خدمات الويب المتاحة عبر الإنترنت. إن انظمت التوصية أو التزكية تساعد المستخدمين خلال البحث في العثور على خدمة الويب المناسبة بناء على التجارب السابقة لأقرانهم بعد استخدامهم لنفس الخدمة. ورغم ذلك ومع انتشار خدمات الانترنت بشكل مذهل أصبحت مهمة التوصية معقدة للغاية. ومن خلال تحليل طريقة عمل شبكات التواصل الاجتماعي نرى أنه يمكن تقديم حلول مبتكرة لتحسين نوعية التوصيات. مبدأ هذه الشبكات يكمن في تقاطع تخصصات علوم الحاسوب والعلوم الاجتماعية، ويمكن البحث في كيفية تحسين تصميم التطبيق وتطويره باستخدام الأدوات التي تواجه الناس يوميا، كالتعاون والمنافسة والثقة. وقد ارتأينا في هذه الأطروحة أن نقترحونطور نظام توصية خدمات ويب مبنية على الثقة نعتمد في بادئ الأمر على الصفات الاجتماعية لخدمات الويب التي يظهرها المستخدم لأقرانه الآخرين أثناء التنفيذ، ثانيا على الثقة بين المستخدمين لتوفير حلقة تجمع وتحتفظ بالتجارب السابقة باستخدام خدمات الويب. بعد دراسة معمقة توصلنا لعديد من التجارب لتقييم الموثوقية والأداء للنظام المقترح، وهو يقدم نتائج جد واعدة. ----------------------------------------------------------------------------------- Abstract Web services are more and more used during the development of Web application. One of the greatest difficulties of this type of development, which will increase with the increase in the number and the variety of Web services available on line, resides in the discovery of adequate Web services. Recommender systems help users find relevant Web service based on peers’ previous experiences dealing with Web services (WSs). However, with the proliferation of WSs, recommendation has become a complex task. Social computing seems offering innovative solutions to improve the quality of recommendations. Social computing is at the crossroad of computer sciences and social sciences disciplines by looking into ways of improving application design and development using elements that people encounter daily such as collaboration, competition and trust. In this thesis, we propose a social trust-aware system for recommending WS based on social qualities of WSs that they exhibit towards peers at run-time, and trustworthiness of the users who provide feedback on their overall experience using WSs. Several experiments to assess the fairness and accuracy of the proposed system are reported, showing promising results. ----------------------------------------------------------------------------------- Résumé Les services web sont de plus en plus utilisés lors du développement d'application web. Une des plus grandes difficultés de ce type de développement, qui va s'accroitre avec l'augmentation du nombre et de la variété des services web disponibles en ligne, réside dans la découverte de services web adéquats. Les systèmes de recommandation aident les utilisateurs à trouver le service Web approprié en se basant sur les expériences précédentes des pairs qui ont utilisé ces services Web. Cependant, avec la prolifération des services Web, la recommandation est devenue une tâche complexe. L'analyse des réseaux sociaux semblent offrir des solutions innovatrices pour améliorer la qualité des recommandations. L'analyse des réseaux sociaux est à l'intersection entre les disciplines de l'informatique et des sciences sociales, en regardant dans la manière d'améliorer la conception et le développement d'application en utilisant les éléments que les gens rencontrent quotidiennement telles que la collaboration, la compétition et la confiance. Dans ce travail de thèse, nous proposons un système de recommandation des services Web à base de confiance, en se basant, d'une part, sur les qualités sociales des services Web qu'ils montrent envers d'autre pairs lors d'exécution, d'une part, sur la confiance entre les utilisateurs qui fournissent un feedback sur leur expérience en utilisant des services Web. Plusieurs expérimentations ont été menées pour évaluer la fiabilité et la performance du système proposé, montrant des résultats prometteurs.