L'étude et l'analyse des réseaux sociaux attirent l'attention d'une variété de sciences (psychologie, statistiques, sociologie). Parmi elles, le domaine de la fouille de données offre des outils pour extraire automatiquement des informations utiles sur les propriétés de ces réseaux. Plus précisément, la fouille de graphes répond au besoin de modéliser et d'étudier les réseaux sociaux en particulier dans le cas des grandes communautés que l'on trouve habituellement dans les médias en ligne oú la taille des réseaux sociaux est trop grande pour les méthodes manuelles. La modélisation générale d'un réseau social est basée sur des structures de graphes. Les sommets du graphe représentent les individus et les arêtes des actions différentes ou des types de liens sociaux entre les individus. Une communauté est définie comme un sous-graphe (d'un réseau social) et se caractérise par des liens denses. Plusieurs mesures ont été précédemment proposées pour l'évaluation des divers aspects de la qualité de ces communautés mais la plupart d'entre elles ignorent diverses propriétés des interactions entre individus (par exemple l'orientation de ces liens). Dans la recherche présentée ici, le concept de "k-core" est utilisé comme un moyen d'évaluer les communautés et d'en extraire des informations. La structure de "k-core" mesure la robustesse d'un réseau non orienté en utilisant la dégénérescence du graphe. En outre, des extensions du principe de dégénérescence sont introduites pour des réseaux dont les arêtes possèdent plus d'informations que celles non orientées. Le point de départ est l'exploration des attributs qui peuvent être extraits des graphes non orientés (réseaux sociaux). Sur ce point, la dégénérescence est utilisée pour évaluer les caractéristiques d'une collaboration entre individus et sur l'ensemble de la communauté - une propriété non capturée par les métriques sur les sommets individuels ou par les métriques d'évaluation communautaires traditionnelles. Ensuite, cette méthode est étendue aux graphes pondérés, orientés et signés afin d'offrir de nouvelles mesures d'évaluation pour les réseaux sociaux. Ces nouvelles fonctionnalités apportent des outils de mesure de la collaboration dans les réseaux sociaux oú l'on peut attribuer un poids ou un orientation à une interaction et fournir des moyens alternatifs pour capturer l'importance des individus au sein d'une communauté. Pour les graphes signés, l'extension de la dégénérescence permet de proposer des métriques supplémentaires qui peuvent être utilisées pour modéliser la confiance. De plus, nous introduisons une approche de partitionnement basée sur le traitement du graphe de manière hiérarchique, hiérarchie fournie par le principe de "core expansion sequence" qui partitionne le graphe en différents niveaux ordonnés conformément à la décomposition "k-core". Les modèles théoriques de graphes sont ensuite appliqués sur des graphes du monde réel pour examiner les tendances et les comportements. Les jeux de données explorés incluent des graphes de collaborations scientifiques et des graphes de citations (DBLP et ARXIV), une instance de graphe interne de Wikipédia et des réseaux basés sur la confiance entre les individus (par exemple Epinions et Slashdot). Les conclusions sur ces ensembles de données sont significatives et les modèles proposés offrent des résultats intuitifs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00959615 |
| Date | 04 December 2013 |
| Creators | Giatsidis, Christos |
| Publisher | Ecole Polytechnique X |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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