Détection de communautés dans les réseaux d'information utilisant liens et attributs

par David Combe

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christine Largeron et de Elöd Egyed-Zsigmond.

Le président du jury était Pierre Maret.

Le jury était composé de Mathias Géry.

Les rapporteurs étaient Hamamache Kheddouci, Emmanuel Viennet.


  • Résumé

    Alors que les réseaux sociaux s'attachent à représenter des entités et les relations existant entre elles, les réseaux d'information intègrent également des attributs décrivant ces entités ; ce qui conduit à revisiter les méthodes d'analyse et de fouille de ces réseaux. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes de classification des entités du réseau d'information qui exploitent d'une part les relations entre celles-ci et d'autre part les attributs les caractérisant. Nous nous penchons sur le cas des réseaux à vecteurs d'attributs, où les entités du réseau sont décrites par des vecteurs numériques. Ainsi nous proposons des approches basées sur des techniques reconnues pour chaque type d'information, faisant appel notamment à l'inertie pour la classification automatique et à la modularité de Newman et Girvan pour la détection de communautés. Nous évaluons nos propositions sur des réseaux issus de données bibliographiques, faisant usage en particulier d'information textuelle. Nous évaluons également nos approches face à diverses évolutions du réseau, notamment au regard d'une détérioration des informations des liens et des attributs, et nous caractérisons la robustesse de nos méthodes à celle-ci

  • Titre traduit

    Community detection in information networks using links and attributes


  • Résumé

    While social networks use to represent entities and relationships between them, information networks also include attributes describing these entities, leading to review the analysis and mining methods for these networks. In this work, we discuss classification of the entities in an information network. Classification operate simultaneously on the relationships and on the attributes characterizing the entities. We look at the case of attributed graphs where entities are described by numerical feature vectors. We propose approaches based on proven classification techniques for each type of information, including the inertia for machine learning and Newman and Girvan's modularity for community detection. We evaluate our proposals on networks from bibliographic data, using textual information. We also evaluate our methods against various changes in the network, such as a deterioration of the relational or vector data, mesuring the robustness of our methods to them


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