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Your search keyword '"Jimenez, Tania"' showing total 6 results
Start Over Author "Jimenez, Tania" Topic [info]computer science [cs]
6 results on '"Jimenez, Tania"'

1. Dynamiques des popularités dans YouTube

Author

Richier, Cedric, Linares, Georges, El-Azouzi, Rachid, Jimenez, Tania, Altman, Eitan, Portilla, Yonathan, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Models for the performance analysis and the control of networks (MAESTRO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)

Subjects
[INFO]Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

RÉSUMÉ. Cet article est une étude de l’évolution du nombre de vues des contenus dans You- Tube. Nous proposons dans un premier temps plusieurs modèles inspirés de l’économie et de la biologie pour caractériser les courbes d’évolution des nombres de vues des vidéos. Dans un deuxième temps, nous proposons une méthode automatique de classification de ces courbes en les associant à l’un des différents modèles suggérés. Nous montrons, sur un large ensemble de données, que 90% des vidéos peuvent être associées à l’un de ces modèles avec une erreur moyenne inférieure à 5%. Une étude empirique est menée au sujet de l’impact de la popularité et des catégories de vidéos sur l’évolution des nombres de vues. Enfin, cette classification est utilisée dans un exemple de méthode de prédiction de la popularité des vidéos.

Published
2015
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2. Sensitivity analysis of stochastic user equilibrium and its application to delivery services pricing

Author

Tounsi, Bayrem, Hayel, Yezekael, Quadri, Dominique, Brotcorne, Luce, Jimenez, Tania, Tousni, Bayrem, Transports Terrestres Durables - gestion de RésEaux de Services Porte à porte Efficace pour le Transport de marchandises - - Respet2011 - ANR-11-VPTT-0009 - TTD - VALID, Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization (DOLPHIN), Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL), Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and ANR-11-VPTT-0009,Respet,gestion de RésEaux de Services Porte à porte Efficace pour le Transport de marchandises(2011)

Subjects
Stochastic user equilibrium, sensitivity analysis, bi-level programming, [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], service network design
Abstract

International audience; In e-commerce the delivery of products is a crucial part for the success of a e-shop. An efficient delivery system should offer various services and predict customersbehavior. The latter are influenced by the price of a delivery service, but also byits quality (congestion effect induced by customers’ choices) in a higly competitveenvironment. In this study, we introduce a bilevel model to optimize a deliverysystem. At the upper level, the provider control services’ tariffs. At the lower level,users react by choosing their delivery service according to a utility function whichincorporates the provider tariff and the congestion effect. We model the customers’reaction using Stochastic User Equilibrium (SUE). We also present a sensitivityanalysis for the SUE that gives explicit expression of the derivatives of customersdistribution with respect to services’ tariffs. Based on a local search that exploit thederivatives information, a new heuristic algorithm for the bilevel delivery servicespricing problem is developed and compared to others existing approachs.

Published
2014

3. NS Simulator for Beginners

Author

Altman, Eitan, Jimenez, Tania, Models for the performance analysis and the control of networks (MAESTRO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), and Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI

Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2012
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4. Some considerations on simulating a M/M/1 queue

Author

Rojas-Mora, Julio, Jimenez, Tania, Altman, Eitan, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Models for the performance analysis and the control of networks (MAESTRO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)

Subjects
[INFO]Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2009

5. Coordination Games for Collision Channels

Author

Altman, Eitan, Jimenez, Tania, Vicuna, Nelson, Marquez, Richard, Models for the performance analysis and the control of networks (MAESTRO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, and Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI-Avignon Université (AU)

Subjects
[INFO]Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2008

6. Predicting popularity dynamics of online contents using data filtering methods

Author

Georges Linarès, Rachid El-Azouzi, Cedric Richier, Tania Jimenez, Eitan Altman, Jimenez, Tania, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Models for the performance analysis and the control of networks (MAESTRO), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)

Subjects
[INFO.INFO-MM] Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], Exploit, Computer science, Process (engineering), [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], Baseline model, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, [INFO] Computer Science [cs], computer.software_genre, Popularity, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Data filtering, Dynamics (music), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, [INFO]Computer Science [cs], Data mining, [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, computer, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

This paper proposes a new prediction process to explain and predicts popularity evolution of YouTube videos. We exploit prior study on the classification of YouTube videos in order to predict the evolution of videos' view-count. This classification allows to identify important factors of the observed popularity dynamics. In particular, we use this classification as filtering method allowing to identify the factors responsible for this popularity evolution. Results given by extensive experiments show that the proposed prediction process is able to reduce the average prediction errors compared to a state-of-the-art baseline model. We also evaluate the impact of adding popularity criteria in the classification.

Published
2016

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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