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Predicting information diffusion in social networks is a hard task which can lead to interesting applications: recommending relevant information for users, choosing the best entry points in the network for the best diffusion of a given piece of information, etc. We present new models which take into account three main characteristics: the number of neighbors who have disclosed the information, the relevance of the information for each user and the willingness of users to diffuse information. After this presentation, we propose to estimate the parameters of our models and illustrate their behavior through a comparison with standard information dif- fusion models on a real dataset. We also propose a study of the influence maximization problem associated with these new models. RESUME. Predire la diffusion d'information dans les reseaux sociaux est une tâche difficile qui peut cependant permettre de repondre a des problemes interessants : recommandation d'infor- mation, choix des meilleurs points d'entree pour une diffusion, etc. Nous presentons de nou- veaux modeles de diffusion qui tiennent compte de trois caracteristiques : le nombre de voisins ayant deja diffuse l'information, l'interet que l'utilisateur peut porter a l'information et la ten- dance d'un utilisateur a diffuser. Apres cette presentation, nous proposons une methode pour estimer les parametres de nos modeles et illustrons leur comportement sur un jeu de donnees reel a travers une comparaison avec des modeles standards de diffusion de l'information. Nous proposons aussi une etude de la maximisation de l'influence associee a ces nouveaux modeles.

Modéliser l’utilisateur pour la diffusion de l’information dans les réseaux sociaux