Les graphes, outil mathématique pour modéliser les relations entre des entités, sont en augmentation constante du fait d'internet (par exemple les réseaux sociaux). La visualisation de graphe (aussi appelée dessin) permet d'obtenir immédiatement des informations sur le graphe. Les graphes issus d'internet sont généralement stockés de manière morcelée sur plusieurs machines connectées par un réseau. Cette thèse a pour but de développer des algorithmes de dessin de très grand graphes dans le paradigme MapReduce, utilisé pour le calcul sur cluster. Parmi les algorithmes de dessin, les algorithmes reposants sur un modèle physique sous-jacent pour réaliser le dessin permettent d'obtenir un bon dessin indépendamment de la nature du graphe. Nous proposons deux algorithmes par modèle de forces conçus dans le paradigme MapReduce. GDAD, le premier algorithme par modèle de force dans le paradigme MapReduce, utilise des pivots pour simplifier le calcul des interactions entre les nœuds du graphes. MuGDAD, le prolongement de GDAD, utilise une simplification récursive du graphe pour effectuer le dessin, toujours à l'aide de pivots. Nous comparons ces deux algorithmes avec les algorithmes de l'état de l'art pour évaluer leurs performances. / Graphs, usually used to model relations between entities, are continually growing mainly because of the internet (social networks for example). Graph visualization (also called drawing) is a fast way of collecting data about a graph. Internet graphs are often stored in a distributed manner, split between several machines interconnected. This thesis aims to develop drawing algorithms to draw very large graphs using the MapReduce paradigm, used for cluster computing. Among graph drawing algorithms, those which rely on a physical model to compute the node placement are generally considered to draw graphs well regardless of the type of graph. We developped two force-directed graph drawing algorithms in the MapReduce paradigm. GDAD, the fist distributed force-directed graph drawing algorithm ever, uses pivots to simplify computations of node interactions. MuGDAD, following GDAD, uses a recursive simplification to draw the original graph, keeping the pivots. We compare these two algorithms with the state of the art to assess their performances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018BORD0092 |
| Date | 28 June 2018 |
| Creators | Hinge, Antoine |
| Contributors | Bordeaux, Auber, David |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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