Dynamique des graphes de terrain : caractérisation et étude du biais lié à la mesure

par Lamia Benamara

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Clémence Magnien.

Soutenue en 2011

à Paris 6 .


  • Résumé

    Les graphes dynamiques apparaissent dans de nombreux contextes, réseaux informatiques dans lesquels des machines ou des liens peuvent subir des pannes, réseaux sociaux dans lesquels des connexions entre individus apparaissent et disparaissent au cours du temps, graphes du web dans lesquels des pages sont créées ou supprimées, etc. Jusqu'à récemment ces objets étaient principalement étudiés sous un angle statique. Or, la plupart de ces graphes sont en réalité des graphes dynamiques. Cette dynamique peut apparaître d'une façon différente selon les contextes : réseaux sociaux dans lesquels des connexions entre individus apparaissent et disparaissent au cours du temps, graphes du web dans lesquels des pages sont créées ou supprimées, etc. Un grand nombre de résultats de ces 10 dernières années ont introduit un ensemble d'outils pour l'analyse et la description des graphes statiques, mais peu a été fait pour l'étude de leur dynamique. Nous avons abordé dans cette thèse la problématique de la caractérisation de la dynamique des graphes de terrain tout en prenant en compte le biais lié à la mesure, en nous appuyant sur des cas concrets de graphes dynamiques. Nos contributions se sont orientées dans deux directions. Nous nous somme tout d'abord intéressés à l'étude du biais dans l'observation de la dynamique induit par le fait que la période d'observation est finie. Nous avons proposé une nouvelle méthodologie qui permet de déterminer si la longueur de la période d'observation est suffisante pour une caractérisation rigoureuse d'une propriété donnée. Cette méthodologie est générique et peut être appliquée à n'importe quelle propriété caractérisant un graphe de terrain dynamique. Pour démontrer la pertinence de notre méthodologie, nous l'avons appliquée à l'étude de différentes propriétés dans un système P2P. Notre deuxième contribution consiste en une approche pour étudier des graphes dynamiques. Nous avons cherché à la fois à caractériser la dynamique globale de ces systèmes, et à identifier les éventuels nœuds ayant un comportement particulier. Nous avons étudié plusieurs jeux de données issus de réseaux de contacts entre personnes et nous avons montré que chaque jeu de données a ses particularités. Nous avons également constaté que certaines caractéristiques sont partagées par tous les jeux de données. En particulier, la dynamique globale du réseau change en fonction de la période d'observation et le comportement de certains nœuds diffère du comportement global du système.

  • Titre traduit

    Dynamic of complex networks : characterization and study of measurement bias


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Complex networks appear in many contexts: computer networks, social networks, web graphs, etc. Until recently, these objects were mainly studied from a static point of view. However, most of these graphs are dynamic. This dynamics may appear differently depending on the context: social networks in which connections between people appear and disappear over time, web graphs in which web pages are created or deleted, etc. Many results of the last 10 years have introduced a set of tools for the analysis and the description of static graphs, but little has been done to study their dynamics. In this this thesis, we addressed the problem of characterizing the dynamics of complex networks, taking into account the measurement bias, by considering concrete cases of dynamic graphs. We made two main contributions. First, we studied the bias in the dynamics measurement induced by the fact that the observation period is finite. We introduced a new methodology for deciding if the length of the observation period is sufficient to rigorously characterize a given property. This methodology is generic and can be applied to any property in any dynamic system. To illustrate its relevance, we have applied it to several properties in a large P2P system. Our second contribution consists in an approach to characterize the dynamics of contact networks. We attempted to characterize the global dynamics of these systems, and to identify nodes with particular behaviors. We studied several datasets of contact networks between individuals and we have shown that each dataset has its particularities. We also found that some characteristics are shared by all datasets. In particular, the global dynamics of the network changes depending on the observation period and the behavior of some nodes differs from the global behavior of the system.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (93 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 87-93. [72] réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2011 447
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