Quand les réseaux sociaux, la réécriture de graphes et la visualisation se rencontrent : application à la génération de réseaux et à la diffusion d'information.

Where Social Networks, Graph Rewriting and Visualisation Meet : Application to Network Generation and Information Diffusion

• Auteur / Autrice : Jason Vallet
• Direction : Guy Melançon, Bruno Pinaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 07/12/2017
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
• Jury : Président / Présidente : Hélène Kirchner
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : David Auber, Tatiana Landesberger
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vladimir Batagelj, Benoît Otjacques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux sociaux (Internet)

Théorie des graphes

Réécriture, Systèmes de (informatique)

Mots clés libres

Réécriture de graphes

Visualisation de réseaux

Diffusion d'information

Génération de réseaux

Graph Rewriting

Network Generation

Information Diffusion

Network Visualisation

Résumé

Dans cette thèse, nous présentons à la fois une collection de modèles de générations de réseaux et de diffusion d'information exprimés à l'aide d'un formalisme particulier appelé la réécriture de graphes, ainsi qu'une nouvelle méthode de représentation permettant la visualisation de la diffusion d'information dans des grands réseaux sociaux. Les graphes sont des objets mathématiques particulièrement versatiles qui peuvent être utilisés pour représenter une large variété de systèmes abstraits. Ces derniers peuvent être transformés de multiples façons (création, fusion ou altération de leur éléments), mais de telles modifications doivent être contrôlées afin d'éviter toute opération non souhaitée. Pour cela, nous faisons appel au formalisme particulier de la réécriture de graphes afin d'encadrer et de contrôler toutes les transformations. Dans notre travail, un système de réécriture de graphes opère sur un graphe, qui peut être transformé suivant un ensemble de règles, le tout piloté par une stratégie. Nous commençons tout d'abord par utiliser la réécriture en adaptant deux algorithmes de génération de réseaux, ces derniers permettant la création de réseaux aux caractéristiques petit monde. Nous traduisons ensuite vers le formalisme de réécriture différents modèles de diffusion d'information dans les réseaux sociaux. En énonçant à l'aide d'un formalisme commun différents algorithmes, nous pouvons plus facilement les comparer, ou ajuster leurs paramètres. Finalement, nous concluons par la présentation d'un nouvel algorithme de dessin compact de grands réseaux sociaux pour illustrer nos méthodes de propagation d'information.

In this thesis, we present a collection of network generation and information diffusion models expressed using a specific formalism called strategic located graph rewriting, as well as a novel network layout algorithm to show the result of information diffusion in large social networks. Graphs are extremely versatile mathematical objects which can be used to represent a wide variety of high-level systems. They can be transformed in multiple ways (e.g., creating new elements, merging or altering existing ones), but such modifications must be controlled to avoid unwanted operations. To ensure this point, we use a specific formalism called strategic graph rewriting. In this work, a graph rewriting system operates on a single graph, which can then be transformed according to some transformation rules and a strategy to steer the transformation process. First, we adapt two social network generation algorithms in order to create new networks presenting small-world characteristics. Then, we translate different diffusion models to simulate information diffusion phenomena. By adapting the different models into a common formalism, we make their comparison much easier along with the adjustment of their parameters. Finally, we finish by presenting a novel compact layout method to display overviews of the results of our information diffusion method.