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Titre:   
Communautés multi-ego-centrées

Date 2014-04-18  14:00-15:00
NomCommunautés multi-ego-centrées 
DescriptionL’explosion de la taille des réseaux complexes tels que Facebook ou Wikipedia offre de nouvelles opportunités d’établir de nouveaux contacts et de partager de l’information et des savoir. L’excès d’information peut cependant être également néfaste : sur Facebook, à quels contacts envoyer un message sachant que la plupart des utilisateurs ont plusieurs centaines d’amis ? Quelles pages Wikipedia faut-il lire en priorité pour apprendre le plus possible sur un sujet donné. Ces deux exemples illustrent deux problèmes classiques en analyse de réseaux complexes et en fouille de données : la détection de communautés et le problème de classement. Les communautés sont des groupes de sommets fortement connectés et les approches classiques peuvent se classer en plusieurs groupes : – Les méthodes de partitionnement pour lesquelles les sommets appartiennent à une unique communauté. Cette vision est facilement compréhensible, mais reste limitée car, dans la plupart des contextes, les sommets appartiennent à plusieurs communautés. – Les méthodes recouvrantes qui sont beaucoup plus proches de la réalité, mais qui posent en pratique de nombreux problèmes de définition et de calcul. – Les méthodes ego-centrées qui se limitent à la recherche des communautés d’un sommet et sont donc un compromis plus accessible à l’heure actuelle. Je vais présenter dans cet exposé des réflexions sur cette troisième vision. En particulier, afin de contourner les problèmes classiques des fonctions de qualité, je présenterai deux fonctions de proximité, une basée sur la dynamique d’opinion et la seconde basée sur la proximité topologique. Toutes deux permettent d’identifier rapidement les sommets proches d’un sommet d’intérêt et ont chacune un intérêt spécifique selon l’application recherchée. Je présenterai également le concept de communauté multi-ego-centrée, c’est-à-dire de communauté centrée sur un ensemble de sommets. Je montrerai qu’il est possible avec les fonctions de proximité, notamment celles introduites précédemment, de répondre à deux problèmes proches : (i) comment identifier la communauté contenant un ensemble de sommets fixés et (ii) comment extraire toutes les communautés autour d’un sommet. Je présenterai des éléments de validation sur un jeu de données constitué de pages Wikipedia. 
Lieuamphi 
ContactJean-Loup Guillaume 
Urlhttp://jlguillaume.free.fr/www/ 



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