Abdelhamid Salah Brahim
Jeudi 8 décembre 2011 à 10h30 – salle 25-26 / 105
On peut modéliser de nombreux objets issus du monde réel par des graphes. Ces objets sont issus de contextes très différents (ex. réseaux informatiques, sociaux ou biologiques), cependant ils se ressemblent au sens de certaines propriétées statistiques. On les désigne sous le terme général de graphes de terrain (complex networks en anglais) ou grands graphes d’interaction. L’analyse des graphes de terrain est probablement le plus grand champ de recherche du domaine et l’étude des phénomènes de diffusion constitue un des axes importants dans la compréhension de ces objets. Beaucoupde précédentes études ont été menées sur la diffusion avec une approche théorique mais avec l’apparition de données issues du monde réel de plus en plus riches, une approche empirique de l’analyse de ces réseaux est apparue comme une nécessité. La diffusion peut être de différentes natures: diffusion d’information, d’idées ou d’opinion. Cette diffusion est vue dans la plupart des travaux comme le résultat de l’interaction entre les éléments du réseau (i.e. les nœuds du graphe). En complément de cette vision, nous considérons dans cette thèse que la diffusion, en plus de se produire entre les nœuds, est aussi le résultat de l’interaction entre des groupes de nœuds, appelés communautés, qui ont des propriétés en commun. On dit que le réseau possède une structure en communautés. Cette approche ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension et la caractérisation des graphes de terrain. L’objectif de cette thèse est d’étudier les phénomènes de diffusion de manière empirique non seulement à l’échelle des nœud mais à différents niveaux de la structure en communautés. A l’aide d’une approche statistique, nous proposons un ensemble de méthodes et de métriques pour aborder la diffusion sous un nouvel angle et aller plus loin dans la caractérisation de ces phénomènes .Nous nous proposons d’étudier les liens de diffusion au sein d’un réseau de blogs francophones. Nous montrons en premier lieu l’impact des communautés sur la popularité des blogs et distinguons des classes de comportement. Cela nous conduit à investiguer les interactions entre les communautés. Pour ce faire, nous définissons deux mesures: la distance communautaire et l’Homophilie. En dernier lieu, nous étudions la diffusion de proche on proche dans le graphe, caractérisée par des cascades de diffusion. Nous montrons que notre approche permet de détecter et d’interpréter les différents comportements de diffusion et de faire le lien entre les propriétés topologiques, temporelles et communautaires.