La Belle Propagation

Des suggestions YouTube pertinentes, personnalisées et pas polluées par la publicité.

Objectifs

Enfin débarrassées du spectre de la publicité et de l'intérêt qu'elle peut rap­porter à des entreprises comme YouTube, nos sug­ges­tions sont fiables et vous correspondent vrai­ment. Basées sur vos abon­ne­ments, elles vous perme­ttront de découvrir de nouvelles chaînes adaptées à vos goûts.

Méthodologie

Le Label Propagation Algorithme (LPA) est l'algorithme clé de notre solution. Il est déjà décliné sous des dizaines voire des centaines de for­mes à travers les labora­toi­res de recherche en infor­matique. Efficace, puissant, nous l'appliquerons à vos ab­onnements YouTube pour vous suggérer les chaînes les plus ap­pro­priées.

Résultats

Les résultats vous sont présentés de manière claire et lisible sur différents graphiques au choix. En cliquant sur le nom d'un utilisateur, vous pouvez aussi obtenir ses infor­ma­tions YouTube, pour le retrouver facilement et ac­cé­der à sa page en quel­ques clics !



Qu'est-ce que le Label Propagation Algorithm ?

Un algorithme innovant

Le LPA est un algorithme qui détecte des communautés au sein de réseaux complexes, représentés par des graphes. Plus rapide et efficace que d'autres, il nécessite aussi moins d'informations initiales.



Son fonctionnement : la propagation d'étiquettes

L'algorithme étiquette (to label, en anglais) chaque nœud lors d'un premier passage, puis propage ces étiquettes sur le graphe lors des passages suivants, créant ainsi des com­mu­nau­tés d'étiquettes. Ce sont ces communautés qui font office de résultat lorsque l'algorithme atteint son point d'arrêt.



Notre solution

Retrouver les informations nécessaires

Lorsqu'un utilisateur entre son pseudo Google dans la barre de recherche de notre site internet, nous allons chercher ses informations grâce à l'API YouTube. Nous appliquons ensuite le LPA sur ses abonnements, puis sur les abonnements de ses abonnements, et ainsi de suite.



Le résultat de l'algorithme

Une fois le LPA terminé, nous récupérons les communautés créées. Chacune d'elle représente une somme de suggestions possibles autour de différents thèmes. Nous supprimons alors les suggestions trop éloignées des goûts de l'utilisateur, pour ne garder que les suggestions les plus pertinentes.



Présenter les résultats

Différentes formes de graphes sont proposées pour que chacun puisse choisir la visualisation qu'il préfère (graphe planètes, histogramme, diagramme de Venn...).

Adrien Gasté • Franck Barbedor • Julie Sérisé • Lucie Labadie • Maxime Leclerc • Maxime Parizot • Simon Kempf • Simon Trebern • Colin Guiraudou

Encadrante : Barbara Kordy