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Réseaux sociaux et d'information: Structure

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Dans cours

COM-308: Internet analytics

Internet analytics is the collection, modeling, and analysis of user data in large-scale online services, such as social networking, e-commerce, search, and advertisement. This class explores a number of the key functions of such online services that have ...

Description

Cette séance de cours couvre la structure des réseaux sociaux et d'information, y compris les modèles pour les systèmes sociaux et techniques, les propriétés clés comme les composants géants et le regroupement, la formation de liens dans les réseaux sociaux et l'impact des liens forts et faibles. Il traite également de l'émergence de composants géants dans les graphes aléatoires, de la connectivité des modèles G (n, p) et de l'importance du regroupement et des chemins courts dans l'analyse des réseaux.

Enseignant·e

Matthias Grossglauser

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Daichi Kuroda, Oscar Villemaud, Mohammadsadegh Khorasani, Amir Mohammad Aboueimehrizi A dirigé les thèses EPFL de Michal Piorkowski, Natasa Sarafijanovic-Djukic, Pedram Pedarsani, Mohamed Kafsi, Vincent Etter, Ehsan Kazemi, Lyudmila Yartseva, Young Jun Ko, Lucas Maystre, William Trouleau, Daniyar Chumbalov, Aswin Suresh A co-dirigé les thèses EPFL de Henri Dubois-Ferrière, Dominique Florian Tschopp, Victor Kristof Cours Internet analytics COM-308

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (26)

Réseau social

En sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.

Science des réseaux

vignette|Les liens de la network science La Science des Réseaux, ou Network Science, est une discipline scientifique émergente qui se donne pour objet l'étude des relations, liens et interconnexions entre les choses, et non les choses en elles-mêmes. Champ interdisciplinaire de recherche, elle s'applique en physique, biologie, épidémiologie, science de l'information, science cognitive et réseaux sociaux. Elle vise à découvrir des propriétés communes au comportement de ces réseaux hétérogènes via la construction d'algorithmes et d'outils.

Analyse des réseaux sociaux

L'analyse des réseaux sociaux est une approche issue de la sociologie, qui a recours à la théorie des réseaux afin d'étudier les interactions sociales, en termes de réseau. La théorie des réseaux sociaux conçoit les interactions sociales en termes de nœuds et liens. Les nœuds sont habituellement les acteurs sociaux dans le réseau, mais ils peuvent aussi représenter des institutions, et les liens sont les interactions ou les relations entre ces nœuds.

Small-world network

A small-world network is a mathematical graph in which most nodes are not neighbors of one another, but the neighbors of any given node are likely to be neighbors of each other. Due to this, most neighboring nodes can be reached from every other node by a small number of hops or steps. Specifically, a small-world network is defined to be a network where the typical distance L between two randomly chosen nodes (the number of steps required) grows proportionally to the logarithm of the number of nodes N in the network, that is: while the global clustering coefficient is not small.

Théorie des réseaux

vignette|Graphe partiel de l'internet, basé sur les données de opte.org du 15 janvier 2005 (voir description de l'image pour plus de détails) La théorie des réseaux est l'étude de graphes en tant que représentation d'une relation symétrique ou asymétrique entre des objets discrets. Elle s'inscrit dans la théorie des graphes : un réseau peut alors être défini comme étant un graphe où les nœuds (sommets) ou les arêtes (ou « arcs », lorsque le graphe est orienté) ont des attributs, comme une étiquette (tag).

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Explore les techniques de clustering et de réduction de la dimensionnalité en finance pour nettoyer et simplifier les données.

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Réseaux et réseaux du cerveau

Couvre les bases des réseaux, en mettant l'accent sur les réseaux du cerveau, les percées historiques, les découvertes de petits mondes et de réseaux sans échelle, et l'importance du connectome humain.

Modèles de propagation épidémique

Couvre les modèles classiques de propagation et de dynamique épidémiques sur des réseaux avec des exemples.

Paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique

Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.

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