Séance de cours

Analyse des réseaux sociaux : mesure de modularité

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre le calcul de la mesure de modularité dans un graphique, en se concentrant sur la détection de la communauté. Il commence par une introduction au concept de modularité, puis explique comment le calculer en utilisant networkx en Python. La séance de cours se penche également sur l'algorithme Girvan-Newman pour calculer la centralité de l'entrelacement dans un graphique, soulignant l'importance du flux de bord et son impact sur la détection de la communauté.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (31)

Social network analysis software

Social network analysis (SNA) software is software which facilitates quantitative or qualitative analysis of social networks, by describing features of a network either through numerical or visual representation. Networks can consist of anything from families, project teams, classrooms, sports teams, legislatures, nation-states, disease vectors, membership on networking websites like Twitter or Facebook, or even the Internet. Networks can consist of direct linkages between nodes or indirect linkages based upon shared attributes, shared attendance at events, or common affiliations.

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.

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.

Graph canonization

In graph theory, a branch of mathematics, graph canonization is the problem of finding a canonical form of a given graph G. A canonical form is a labeled graph Canon(G) that is isomorphic to G, such that every graph that is isomorphic to G has the same canonical form as G. Thus, from a solution to the graph canonization problem, one could also solve the problem of graph isomorphism: to test whether two graphs G and H are isomorphic, compute their canonical forms Canon(G) and Canon(H), and test whether these two canonical forms are identical.

Centralité

thumb|right|300px|Exemples de A) Centralité d'intermédiarité, B) Centralité de proximité, C) Centralité de vecteur propre, D) Centralité de degré, E) Centralité harmonique et F) Centralité de Katz sur le même graphe. En théorie des graphes et en théorie des réseaux, les indicateurs de centralité sont des mesures censées capturer la notion d'importance dans un graphe, en identifiant les sommets les plus significatifs.

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Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.

Analyse statistique des données du réseau: structures et modèles

Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.

Analyse statistique des données du réseau

Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.

Manipulation des réseaux : théorie des graphes

Explore les concepts de théorie des graphes, les mesures de centralité et les propriétés de réseau du monde réel, fournissant des informations sur la gestion de divers types de réseaux.

Manipulation des réseaux : théorie des graphes

Couvre les bases de la manipulation des réseaux et des mesures de centralité dans la théorie des graphes.

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