Les services de micro-blogging sont devenus récemment une source d’information importante. Cependant, victimes de leur succès, ils doivent actuellement gérer une quantité sans précédent d’informations générées par les utilisateurs. Ainsi en 2016, on a estimé que 500 millions de tweets étaient échangés
entre les 320 millions d'utilisateurs de la plateforme de micro-blogging Twitter. Il devient par conséquent difficile pour les utilisateurs de trouver dans ces services des contenus proches de leurs intérêts.

Lors de cette présentation je vais vous montrer le résultat de notre étude d'un jeu réel représentatif de Twitter permettant de caractériser le comportement
de re-tweet des utilisateurs qui traduit l'intérêt d'un utilisateur pour un contenu publié par un autre utilisateur. En nous appuyant sur la topologie du réseau combinée à l'homophilie caractérisée par les re-tweets, nous proposons une approche de recommandations pour les réseaux sociaux de micro-blogging.
La présentation se conclura par une comparaison poussée des résultats obtenus par notre approche comparés à ceux obtenus par 2 approches classiques de la littérature ainsi que le mécanisme de recommandation de Twitter.