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admin:course_admin [2012/12/07 16:05]
melancon [Bilan des projets / Séance du 7 décembre 2012]
admin:course_admin [2013/01/24 18:26] (current)
bpinaud
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 {{:​admin:​notes.xlsx|Liste des étudiants (Excel)}} - pour rassembler des notes, des appels, des remarques {{:​admin:​notes.xlsx|Liste des étudiants (Excel)}} - pour rassembler des notes, des appels, des remarques
  
-==== Bilan des projets ​/ Séance du 7 décembre 2012 ====+==== Bilan des projets ====
  
-Perrot Lyazidi +Mola & Pautrizel => 11 
-  * Données ​joueurs d'​échecQuestions plus '​triviales'​ / Pas facile de voir venir des questions qui trouveraient réponse par l'​analyse d'un graphe ​(qu'il faudrait construire). Du coupon est en droit d'​attendre des visus plus sophistiquées ​(parce que la prise en main et l'​analyse des données est plus '​immédiate'​).+  * Données ​sur le ver CElegans. Visualisation du système nerveux du ver (300 sommets et 2345 arêtes). 
 +  * visu mal choisiemauvais choix de couleurs 
 +  * travail léger 
 +  * Avis étudiants : travail moyen (~3pour chaque critère.
  
-Lanterne & Randriamanana+Lanterne & Randriamanana ​=> 11
   * Données Twitter. Construction d'un réseau rassemblant tous les membres twitter et tous leurs followers (pas si évident, faut inspecter).   * Données Twitter. Construction d'un réseau rassemblant tous les membres twitter et tous leurs followers (pas si évident, faut inspecter).
 +  * notion d'go nodes pas claire
 +  * Utilisation des métasommets et d'​algos de visu simples.
 +  * Travail assez pauvre sur les autres critères
 +  * Avis étudiants : entre 2 et 3 pour chaque critère. Ils n'ont pas tout compris
  
-Da Silva & Badiola +Abdalah NDoye => 7 
-  * Email Enronprise en main des données exigeantes (volumineuses,​ textes, champ email)Q.: détection des liens hiérarchiques (?), corruption ?+  * Très insufisant 
 +  * Avis étudiants ​ils n'ont pas voulu être méchantOn est plus proche du 2 que du 3 sur chaque critère.
  
-Ruffet & Farhat +Cassan & Faux => 14
-  * Gnutella: problème de données volumineuses,​ évolution dans le temps. Une idée, discutée avec eux en séance. On observe un coeff de clustering faible, ce qui pourrait indiquer qu'une apprhc epar arbre couvrant est pertinente (arbre auquel on agrégerait le reste des données, pour assurer ainsi une certaine stabilité du dessin). +
- +
-Cassan & Faux+
   * Vote Wikipedia: données déjà prises en main, on travaille à partir d'une visu noeud-lien pour tenter de comprendre les données, on cherche une approche pour détecter et voir les communautés. Discussion (avec les étudiants),​ l'​analyse des coeff de clustering et degree semble confirmer qu'on a bien des '​petites'​ communautés réparties un peu partout (10K arêtes pour 7K sommets, avec un coeff de clustering significatif).   * Vote Wikipedia: données déjà prises en main, on travaille à partir d'une visu noeud-lien pour tenter de comprendre les données, on cherche une approche pour détecter et voir les communautés. Discussion (avec les étudiants),​ l'​analyse des coeff de clustering et degree semble confirmer qu'on a bien des '​petites'​ communautés réparties un peu partout (10K arêtes pour 7K sommets, avec un coeff de clustering significatif).
 +  * 7k participants,​ ~100 000 votes
 +  * utilisation de Louvain et betweeness centrality
 +  * noeuds liens et histogrammes excel mais c'est suffisant
 +  * bonne présentation
 +  * avis étudiants : plutôt 4 mais ils ont noté les deux premiers critères (difficulté du problème et des données) à 3
  
-Lelièvre, Djemiel & Marmiesse+Lelièvre, Djemiel & Marmiesse ​=> 17
   * High energy physics papers: données volumineuses et bruitées, nécessité de filtrer (fait), puis on se focalise sur la plus grande composante connexe (fait). On cherche à trouver des communautés de papiers (donc de chercheurs) qui se cite plus fréquemment. Piste d'​exploiration:​ Louvain ou clustering pour identifier les comms, métrique basique pour confirmer des tendances.   * High energy physics papers: données volumineuses et bruitées, nécessité de filtrer (fait), puis on se focalise sur la plus grande composante connexe (fait). On cherche à trouver des communautés de papiers (donc de chercheurs) qui se cite plus fréquemment. Piste d'​exploiration:​ Louvain ou clustering pour identifier les comms, métrique basique pour confirmer des tendances.
 +  * gros travail de nettoyage des données
 +  * visu d'un nuage des mots clés les plus utilisés. Utilisation de wordle en ligne
 +  * graphe tulip avec animation pour voir l'​évolution dans le temps du nombre de publi
 +  * utilisation de 3 visualisation mais pas de lien entre les visus
 +  * présentation en svg mais quelques soucis de lisibilité parfois
 +  * Avis étudiants : entre 4 et 5. Mais c'​était le premier groupe à passer. On sent les étudiants plus motivés que pour les derniers groupes
  
-Gachet & Gillet+ 
 +Da Silva & Badiola => 18 
 +  * Email Enron: prise en main des données exigeantes (volumineuses,​ textes, champ email). Q.: détection des liens hiérarchiques (?), corruption ? 
 +  * gros travail de prise en main des données 
 +  * Reconstituer la hiérarchie des personnes dans l'​entreprise 
 +  * véritable démarche scientifique. Validation du travail par rapport aux résultats de précédentes études 
 +  * construction d'une pyramide. 
 +  * Nettoyage des données grâce à la visu => malin 
 +  * Utilisation de plusieurs métrique bien comprises pour mettre en évidence l'​importance des personnes 
 +  * présentation très dynamique et bien illustrée 
 +  * Avis des étudiants : équivalent à au trinome mais peut-être légèrement plus critique. Excellent travail de toute façon 
 + 
 +Oudot & Jolliet => 13 
 +  * Analyse des données sur les attentats sur l'​ensemble du globe (Global Terrorism database) 
 +  * Nombreuses variables très variées => bonne compréhension des données 
 +  * Répartition incidents victimes/​années 
 +  * utilisation assez basique de la googlemap tulip 
 +  * rien de bien novateur, travail moyen 
 +  * problème de gestion du temps 
 +  * Avis des étudiants : travail moyen sur tous les critères 
 + 
 + 
 +Gachet & Gillet ​=> 12
   * Financial data, GeoView, Hierarchical graph (flux orientés).   * Financial data, GeoView, Hierarchical graph (flux orientés).
 +  * Retrouver des transaction financières frauduleuses en recherchant des motifs sur le graphe
 +  * googlemap, bubbletree
 +  * colorscale de bleu pour montrer les montants des transactions : bof
 +  * moyen...
 +  * Avis des étudiants : travail moyen
 +
 +Perrot & Lyazidi => 14
 +  * Données joueurs d'​échec. Questions plus '​triviales'​ / Pas facile de voir venir des questions qui trouveraient réponse par l'​analyse d'un graphe (qu'il faudrait construire). Du coup, on est en droit d'​attendre des visus plus sophistiquées (parce que la prise en main et l'​analyse des données est plus '​immédiate'​).
 +  * Repérer les meilleurs joueurs, influence de la couleur utilisée pour la partie, progression des joueurs
 +  * 65053 parties et 8631 joueurs sur 100 mois ainsi que la couleur jouée
 +  * mise en avant de communauté de joueurs
 +  * Utilisation de moyennes (pas d'​écart type)
 +  * création d'une hiérarchie de sous-graphes pour chaque mois
 +  * Algo à modèle de force pour voir les groupes de joueurs sur chaque mois
 +  * présentation ok
 +  * avis des étudiants : avis mitigés. Globalement 3 mais on trouve des 2 et des 4.
 +
 +Ruffet & Farhat => 10
 +  * Changement de jeu de données peu de temps avant la fin. Utilisation du dataset de VAST challenge 2008
 +  * affichage simple de l'​évolution des communications entre les usagers
 +  * 400 sommets, 10 jours de communication
 +  * aucune curiosité
 +  * graphes dynamiques mais pas de démo
 +  * pas d'algo de layout. On a juste vu un dessin statique random
 +  * Retrouve quand même des résultats basiques connus
 +  * Présentation trop rapide
 +  * Avis des étudiants : bof. globalement entre 2 et 3
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