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C urs stables de communautés dans les graphes de terrain - SEIFI-M

C urs stables de communautés dans les graphes de terrain - SEIFI-M

AutorzySEIFI-M
Dans de nombreux contextes, des ensembles d'entités en relation peuvent être modélisés par des graphes, dans lesquels les entités individuelles sont représentées par des sommets et les relations entre ces entités par des liens. Ces graphes, que nous appellerons "graphes de terrain", peuvent être rencontrés dans le monde réel dans différents domaines tels que les sciences sociales, l'informatique, la biologie, le transport, la linguistique, etc. La plupart des graphes de terrain sont composés de sous-graphes denses faiblement inter-connectés appelés communautés et de nombreux algorithmes ont été proposés afin d'identifier cette structure communautaire automatiquement. Nous nous sommes intéressés aux problèmes des algorithmes de détection de communautés, notamment leur non-déterminisme et l'instabilité qui en découle. Nous avons présenté une méthodologie qui permets d'améliorer les résultats obtenus avec les techniques actuelles de détection de communautés. Nous avons proposé une approche basée sur le concept de communautés fortes ou cœurs de communautés et nous avons montré l'amélioration apportée par notre approche en l'appliquant à des graphes réels et artificiels.

EAN: 9783838171043
Symbol
118FGL03527KS
Rok wydania
2018
Elementy
156
Oprawa
Miekka
Format
15.2x22.9cm
Język
francuski
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Symbol
118FGL03527KS
Kod producenta
9783838171043
Rok wydania
2018
Elementy
156
Oprawa
Miekka
Format
15.2x22.9cm
Język
francuski
Autorzy
SEIFI-M
Dans de nombreux contextes, des ensembles d'entités en relation peuvent être modélisés par des graphes, dans lesquels les entités individuelles sont représentées par des sommets et les relations entre ces entités par des liens. Ces graphes, que nous appellerons "graphes de terrain", peuvent être rencontrés dans le monde réel dans différents domaines tels que les sciences sociales, l'informatique, la biologie, le transport, la linguistique, etc. La plupart des graphes de terrain sont composés de sous-graphes denses faiblement inter-connectés appelés communautés et de nombreux algorithmes ont été proposés afin d'identifier cette structure communautaire automatiquement. Nous nous sommes intéressés aux problèmes des algorithmes de détection de communautés, notamment leur non-déterminisme et l'instabilité qui en découle. Nous avons présenté une méthodologie qui permets d'améliorer les résultats obtenus avec les techniques actuelles de détection de communautés. Nous avons proposé une approche basée sur le concept de communautés fortes ou cœurs de communautés et nous avons montré l'amélioration apportée par notre approche en l'appliquant à des graphes réels et artificiels.

EAN: 9783838171043
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