Le ršeau social est un espace dans lequel les internautes interagissent (publient, partagent, annotent, commentent, ...) avec le contenu du Web. Il peut s'agir des donnes , de ressources (Twitter, Facebook, ),ou encore d'informations professionnelles (LinkedIn). Les ršeaux sociaux repršentent aussi un moyen de communication et d'čhange efficace en permettant aux utilisateurs de rentrer en contact avec des collg̈ues, amis, co-auteurs et
followers.
Le but final de tous les analyseur et tous les interprťeurs des donněs des ršeaux sociaux est d atteindre l objectif , qui recevoir dans plus brefs dľais un meilleur clustering des maximum des donnes extraite au ršeaux sociaux pour faire une analyse avec succs̈, Et pour y parvenir, plusieurs techniques ainsi que plusieurs outil ont ť ďv̌eloppš dans le domaine data mining selon les besoins et les difficultš rencontrěs durant les ršeaux sociaux .
La clustering est un problm̈e qui est toujours ouverte pour la conception et l'implm̌entation des mťhodes appliquěs sur df̌řentes types des paramẗres, l'objectif est d'avoir des ršultats plus performants.
L'objet de notre ťude est d'anticiper en premier pas faire l extraction des maximum des donněs a partir d un compte des ršeaux sociaux prčiser , avec la meilleures solutions pour rďuire les consq̌uence nǧatif , en suite en deuxim̈e pas notre sujet consiste aussi de mẗre en place un systm̈e de clustering en utilisant les algorithmes de la fouille des donnes (data mining) k means