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Séance de cours

Analyse des réseaux sociaux : mesure de modularité

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.

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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.

Community structure

In the study of complex networks, a network is said to have community structure if the nodes of the network can be easily grouped into (potentially overlapping) sets of nodes such that each set of nodes is densely connected internally. In the particular case of non-overlapping community finding, this implies that the network divides naturally into groups of nodes with dense connections internally and sparser connections between groups. But overlapping communities are also allowed.

Théorie des graphes

vignette|Un tracé de graphe. La théorie des graphes est la discipline mathématique et informatique qui étudie les graphes, lesquels sont des modèles abstraits de dessins de réseaux reliant des objets. Ces modèles sont constitués par la donnée de sommets (aussi appelés nœuds ou points, en référence aux polyèdres), et d'arêtes (aussi appelées liens ou lignes) entre ces sommets ; ces arêtes sont parfois non symétriques (les graphes sont alors dits orientés) et sont alors appelées des flèches ou des arcs.

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.

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Séances de cours associées (32)

Traitement des données du réseau

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.

Manipulation des réseaux : théorie des graphes

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

Graph Mining : Modularité et Détection Communautaire

Explore la détection de communauté dans les graphes en utilisant la modularité et l'entrelacement de bord.

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.

Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité

Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.

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