Networks are a mathematical abstraction of the interactions between a set of entities, with extensive applications in social science, epidemiology, bioinformatics, and cybersecurity, among others. There are many fundamental problems when analyzing network data, such as anomaly detection, dense subgraph mining, motif finding, information diffusion, and epidemic spread. A common underlying task in all these problems is finding an "interesting subgraph"; that is, finding a part of the graph---usually small relative to the whole---that optimizes a score function and has some property of interest, such as connectivity or a minimum density. Finding subgraphs that satisfy common constraints of interest, such as the ones above, is computationally hard in general, and state-of-the-art algorithms for many problems in network analysis are heuristic in nature. These methods are fast and usually easy to implement. However, they come with no theoretical guarantees on the quality of the solution, which makes it difficult to assess how the discovered subgraphs compare to an optimal solution, which in turn affects the data mining task at hand. For instance, in anomaly detection, solutions with low anomaly score lead to sub-optimal detection power. On the other end of the spectrum, there have been significant advances on approximation algorithms for these challenging graph problems in the theoretical computer science community. However, these algorithms tend to be slow, difficult to implement, and they do not scale to the large datasets that are common nowadays. The goal of this dissertation is developing scalable algorithms with theoretical guarantees for various network analysis problems, where the underlying task is to find subgraphs with constraints. We find interesting subgraphs with guarantees by adapting techniques from parameterized complexity, convex optimization, and submodularity optimization. These techniques are well-known in the algorithm design literature, but they lead to slow and impractical algorithms. One unifying theme in the problems that we study is that our methods are scalable without sacrificing the theoretical guarantees of these algorithm design techniques. We accomplish this combination of scalability and rigorous bounds by exploiting properties of the problems we are trying to optimize, decomposing or compressing the input graph to a manageable size, and parallelization. We consider problems on network analysis for both static and dynamic network models. And we illustrate the power of our methods in applications, such as public health, sensor data analysis, and event detection using social media data. / Ph. D.

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Hypothetically, if you were told: Apple uses the apple as its logo . You would immediately detect two different senses of the word apple , these being the company and the fruit respectively. Making this distinction is the formidable challenge of Word Sense Disambiguation (WSD), which is the subtask of many Natural Language Processing (NLP) applications. This thesis is a multi-branched investigation into WSD, that explores and evaluates unsupervised knowledge-based methods that exploit semantic subgraphs. The nature of research covered by this thesis can be broken down to: 1. Mining data from the encyclopedic resource Wikipedia, to visually prove the existence of context embedded in semantic subgraphs 2. Achieving disambiguation in order to merge concepts that originate from heterogeneous semantic graphs 3. Participation in international evaluations of WSD across a range of languages 4. Treating WSD as a classification task, that can be optimised through the iterative construction of semantic subgraphs The contributions of each chapter are ranged, but can be summarised by what has been produced, learnt, and raised throughout the thesis. Furthermore an API and several resources have been developed as a by-product of this research, all of which can be accessed by visiting the author’s home page at http://www.stevemanion.com. This should enable researchers to replicate the results achieved in this thesis and build on them if they wish.

Dans cette thèse, nous étudions les aspects structurels et algorithmiques de différents problèmes de théorie des graphes. Rappelons qu’un graphe est un ensemble de sommets éventuellement reliés par des arêtes. Deux sommets sont adjacents s’ils sont reliés par une arête.<p>Tout d’abord, nous considérons les deux problèmes suivants :le problème de vertex cover et celui de dominating set, deux cas particuliers du problème de hitting set. Un vertex cover est un ensemble de sommets qui rencontrent toutes les arêtes alors qu’un dominating set est un ensemble X de sommets tel que chaque sommet n’appartenant pas à X est adjacent à un sommet de X. La version connexe de ces problèmes demande que les sommets choisis forment un sous-graphe connexe. Pour les deux problèmes précédents, nous examinons le prix de la connexité, défini comme étant le rapport entre la taille minimum d’un ensemble répondant à la version connexe du problème et celle d’un ensemble du problème originel. Nous prouvons la difficulté du calcul du prix de la connexité d’un graphe. Cependant, lorsqu’on exige que le prix de la connexité d’un graphe ainsi que de tous ses sous-graphes induits soit borné par une constante fixée, la situation change complètement. En effet, pour les problèmes de vertex cover et de dominating set, nous avons pu caractériser ces classes de graphes pour de petites constantes.<p>Ensuite, nous caractérisons en termes de dominating sets connexes les graphes Pk- free, graphes n’ayant pas de sous-graphes induits isomorphes à un chemin sur k sommets. Beaucoup de problèmes sur les graphes sont étudiés lorsqu’ils sont restreints à cette classe de graphes. De plus, nous appliquons cette caractérisation à la 2-coloration dans les hypergraphes. Pour certains hypergraphes, nous prouvons que ce problème peut être résolu en temps polynomial.<p>Finalement, nous travaillons sur le problème de Pk-hitting set. Un Pk-hitting set est un ensemble de sommets qui rencontrent tous les chemins sur k sommets. Nous développons un algorithme d’approximation avec un facteur de performance de 3. Notre algorithme, basé sur la méthode primal-dual, fournit un Pk-hitting set dont la taille est au plus 3 fois la taille minimum d’un Pk-hitting set. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes de théorie des graphes liés à deux problèmes biologiques de symbiose (deux organismes vivent en symbiose s'ils ont une interaction étroite et à long terme). Le premier problème est lié au phénomène de l'Incompatibilité cytoplasmique (IC) induit par certaines bactéries parasites chez leurs hôtes. L'IC se traduit par l'impossibilité de donner naissance à une progéniture saine lorsqu'un mâle infecté s'accouple avec une femelle non infectée. En termes de graphe ce problème peut s'interpréter comme la recherche d'une couverture minimum par des "sous-graphes des chaînes" d'un graphe biparti. Un graphe des chaînes est un graphe biparti dont les noeuds peuvent être ordonnés selon leur voisinage.En terme biologique, la taille minimale représente le nombre de facteurs génétiques impliqués dans le phénomène de l'IC. Dans la première moitié de la thèse, nous abordons trois problèmes connexes à ce modèle de la théorie des graphes. Le premier est l'énumération de tous les graphes des chaînes maximaux arêtes induits d'un graphe biparti G, pour lequel nous fournissons un algorithme en delai polynomial avec un retard de O(n^2m) où n est le nombre de noeuds et m le nombre d'arêtes de G. Dans la même section, nous montrons que (n/2)! et 2^(\sqrt{m}\log m) bornent le nombre de sous-graphes de chaînes maximales de G et nous les utilisons pour établir la complexité "input-sensitive" de notre algorithme. Le deuxième problème que nous traitons est de trouver le nombre minimum de graphes des chaînes nécessaires pour couvrir tous les bords d'un graphe biparti.Pour résoudre ce problème NP-hard, en combinant notre algorithme avec la technique d'inclusion-exclusion, nous fournissons un algorithme exponentiel exact en O^*((2+c)^m), pour chaque c > 0 (par O^* on entend la notation O standard mais en omettant les facteurs polynomiaux). Le troisième problème est l'énumération de toutes les couvertures minimales par des sous-graphes des chaînes. Nous montrons qu'il est possible d'énumérer toutes les couvertures minimales de G en temps O([(M + 1) |S|] ^ [\ log ((M + 1) |S|)]) où S est le nombre de couvertures minimales de G et M le nombre maximum des sous-graphes des chaînes dans une couverture minimale. Nous présentons ensuite la relation entre le second problème et le calcul de la dimension intervallaire d'un poset biparti. Nous donnons une interprétation de nos résultats dans le contexte de la dimension d'ordre / In this thesis, we address two graph theoretical problems connected to two different biological problems both related to symbiosis (two organisms live in symbiosis if they have a close and long term interaction). The first problem is related to the size of a minimum cover by "chain subgraphs" of a bipartite graph. A chain graph is a bipartite graph whose nodes can be ordered by neighbourhood inclusion. In biological terms, the size of a minimum cover by chain subgraphs represents the number of genetic factors involved in the phenomenon of Cytoplasmic Incompatibility (CI) induced by some parasitic bacteria in their insect hosts. CI results in the impossibility to give birth to an healthy offspring when an infected male mates with an uninfected female. In the first half of the thesis we address three related problems. One is the enumeration of all the maximal edge induced chain subgraphs of a bipartite graph G, for which we provide a polynomial delay algorithm with a delay of O(n^2m) where n is the number of nodes and m the number of edges of G. Furthermore, we show that (n/2)! and 2^(\sqrt{m} \log m) bound the number of maximal chain subgraphs of G and use them to establish the input-sensitive complexity of the algorithm. The second problem we treat is finding the minimum number of chain subgraphs needed to cover all the edges of a bipartite graph. To solve this NP-hard problem, we provide an exact exponential algorithm which runs in time O^*((2+c)^m), for every c>0, by a procedure which uses our algorithm and an inclusion-exclusion technique (by O^* we denote standard big O notation but omitting polynomial factors). Notice that, since a cover by chain subgraphs is a family of subsets of edges, the existence of an algorithm whose complexity is close to 2^m is not obvious. Indeed, the basic search space would have size 2^(2^m), which corresponds to all families of subsets of edges of a graph on $m$ edges. The third problem is the enumeration of all minimal covers by chain sugbgraphs. We show that it is possible to enumerate all such minimal covers of G in time O([(M+1)|S|]^[\log((M+1)|S|)]) where S is the number of minimal covers of G and M the maximum number of chain graphs in a minimal cover. We then present the relation between the second problem and the computation of the interval order dimension of a bipartite poset. We give an interpretation of our results in the context of poset and interval poset dimension... [etc]

Les graphes sont des structures mathématiques utilisées pour modéliser les relations par paires entre objets. Malgré leur structure simple, les graphes ont des applications dans divers domaines tels que l'informatique, la physique, la biologie et la sociologie. L'objectif principal de ce travail est de continuer l'étude des problèmes de coloration et de détection dans le cadre de classes de graphes fermées par sous-graphes induits (que nous appelons classes de graphes héréditaires).La première classe que nous considérons est graphes sans ISK4 - les graphes qui ne contiennent aucune subdivision de en tant que sous-graphe induit. Nous montrons que le nombre chromatique de cette classe est limité à 24, une amélioration considérable par rapport à la borne existant précédemment. Nous donnons également une bien meilleure limite dans le cas sans triangle. De plus, nous prouvons qu'il existe un algorithme de complexité pour détecter cette classe, ce qui répond à une question de Chudnovsky et al. et Lévêque et al.La deuxième classe que nous étudions est celle des graphes sans trou pair et sans étoile d’articulation. Cela est motivé par l'utilisation de la technique de décomposition pour résoudre certains problèmes d'optimisation. Nous garantissons la fonction χ-bounding optimale pour cette classe. Nous montrons que la classe a rank-width bornée, ce qui implique l'existence d'un algorithme de coloration en temps polynomial. Enfin, la coloration gloutonne connexe dans les graphes sans griffes est considérée. Une façon naturelle de colorier un graphe est d'avoir un ordre de ses sommets et d'affecter pour chaque sommet la première couleur disponible. Beaucoup de recherches ont été faites pour des ordres généraux. Cependant, nous connaissons très peu de choses sur la caractérisation des bons graphes par rapport aux ordres connexes. Un graphe est bon si pour chaque sous-graphe induit connexe de , chaque ordre connexe donne à une coloration optimale. Nous donnons la caractérisation complète de bons graphes sans griffes en termes de sous-graphes induits minimaux interdits. / Graphs are mathematical structures used to model pairwise relations between objects. Despite their simple structures, graphs have applications in various areas like computer science, physics, biology and sociology. The main focus of this work is to continue the study of the coloring and detecting problems in the setting of graph classes closed under taking induced subgraphs (which we call hereditary graph classes). The first class we consider is ISK4-free graphs - the graphs that do not contain any subdivision of K4 as an induced subgraph. We prove that the chromatic number of this class is bounded by 24, a huge improvement compared to the best-known bound. We also give a much better bound in the triangle-free case. Furthermore, we prove that there exists an O(n 9) algorithm for detecting this class, which answers a question by Chudnovsky et al. and Lévêque et al. The second class we study is even-hole-free graphs with no star cutset. This was motivated by the use of decomposition technique in solving some optimization problems. We prove the optimal χ -bounding function for this class and show that it has bounded rank-width, which implies the existence of a polynomial-time coloring algorithm.Finally, the connected greedy coloring in claw-free graphs is considered. A natural way to color a graph is to have an order of its vertices and assign for each vertex the first available color. A lot of researches have been done for general orders. However, we know very little about the characterization of good graphs with respect to connected orders. A graph G is good if for every connected induced subgraph H of G, every connected order gives H an optimal coloring. We give the complete characterization of good claw-free graphs in terms of minimal forbidden induced subgraphs.

Cette thèse est dédiée à l’étude de deux familles de problèmes de partition de graphe. Nous considérons tout d’abord le problème de sommet-partitionner un graphe en sous-graphesconnexes. Plus précisément, étant donnés p entiers positifs n1; n2; :::; np dont la somme vautl’ordre d’un graphe G, peut-on partitionner V (G) en p parts V1; V2; :::; Vp de sorte que chaque Vi induise un sous-graphe connexe d’ordre ni ? Nous nous intéressons ensuite à des questions plus fortes. Que peut-on dire si l’on souhaite que G soit partitionnable de cette manière quels que soient p et n1; n2; :::; np ? Si l’on souhaite que des sommets particuliers de G appartiennent à des sous-graphes particuliers de la partition ? Et si l’on souhaite que les sous-graphes induits soient plus que connexes ? Nous considérons toutes ces questions à la fois du point de vue structurel (sous quelles conditions structurelles une partition particulière existe-t-elle nécessairement ?) et algorithmique (est-il difficile de trouver une partition particulière ?).Nous nous intéressons ensuite à la 1-2-3 Conjecture, qui demande si tout graphe G admet une 3-pondération voisin-somme-distinguante de ses arêtes, i.e. une 3-pondération par laquelle chaque sommet de G peut être distingué de ses voisins en comparant uniquement leur somme de poids incidents. Afin d’étudier la 1-2-3 Conjecture, nous introduisons notamment la notionde coloration localement irrégulière d’arêtes, qui est une coloration d’arêtes dont chaque classe de couleur induit un sous-graphe dans lequel les sommets adjacents sont de degrés différents.L’intérêt principal de cette coloration est que, dans certaines situations, une pondération d’arêtes voisin-somme-distinguante peut être déduite d’une coloration d’arêtes localement irrégulière. Nospréoccupations dans ce contexte sont principalement algorithmiques (est-il facile de trouver une pondération d’arêtes voisin-somme-distinguante ou une coloration d’arêtes localement irrégulière utilisant le plus petit nombre possible de poids ou couleurs ?) et structurelles (quel est le plus petit nombre de couleurs d’une coloration d’arêtes localement irrégulière ?). Nous considérons également ces questions dans le contexte des graphes orientés. / This thesis is dedicated to the study of two families of graph partition problems.First, we consider the problem of vertex-partitioning a graph into connected subgraphs.Namely, given p positive integers n1; n2; :::; np summing up to the order of some graph G, canwe partition V (G) into p parts V1; V2; :::; Vp so that each Vi induces a connected subgraph withorder ni? We then consider stronger questions. Namely, what if we want G to be partitionablewhatever are p and n1; n2; :::; np? What if we also want specific vertices of G to belong to somespecific subgraphs induced by the vertex-partition? What if we want the subgraphs induced bythe vertex-partition to be more than connected? We consider all these questions regarding boththe structural (are there structural properties ensuring that a specific vertex-partition necessarilyexists?) and algorithmic (is it hard to deduce a specific vertex-partition?) points of view.Then, we focus on the so-called 1-2-3 Conjecture, which asks whether every graph G admitsa neighbour-sum-distinguishing 3-edge-weighting, i.e. a 3-edge-weighting by which all adjacentvertices of G get distinguished by their sums of incident weights. As a tool to deal with the1-2-3 Conjecture, we notably introduce the notion of locally irregular edge-colouring, which isan edge-colouring in which every colour class induces a subgraph whose adjacent vertices havedistinct degrees. The main point is that, in particular situations, a neighbour-sum-distinguishingedge-weighting of G can be deduced from a locally irregular edge-colouring of it. Our concernsin this context are mostly algorithmic (can we easily find a neighbour-sum-distinguishing edgeweightingor locally irregular edge-colouring using the least number of weights or colours?) andstructural (what is the least number of colours in a locally irregular edge-colouring?). We alsoconsider similar matters in the context of oriented graphs.