Jean Creusefond
Vendredi 13 mai 2016 à 11h, salle 24-25/405
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Cet exposé sera en deux parties relativement indépendantes : l’évaluation des structures communautaires par le biais des vérités de
terrain et l’analyse des l’appartenance communautaire des motifs dans les flux de liens
L’évaluation de structures communautaires de manière théorique est très
délicate : de multiples propriétés structurelles sont considérées comme
importantes, par conséquent considérer une structure comme meilleure
qu’une autre implique des choix arbitraires sur ces préférences,
matérialisé par le choix d’une fonction de qualité ou de benchmarks.
Afin d’éviter ces problèmes, beaucoup de chercheurs évaluent maintenant
leurs résultats par comparaison avec des structures communautaires
extraites en même temps que des jeux de données, en argumentant que la
proximité entre leurs résultats et la vérité de terrain est une preuve
significative de pertinence.
Dans cette partie, je vais discuter d’une méthodologie permettant de
concilier les deux approches et d’identifier quelles vérités de terrain
favorisent quelles fonctions de qualité.
Je soulignerai notamment le choix de la fonction de comparaison de
partitions, souvent considéré comme anodin, mais changeant en fait
radicalement les résultats.
Pour référence, le programme développé (incluant un grand nombre
d’algorithmes de détection de communautés et de fonctions de qualité)
est entièrement disponible à l’adresse suivante : https://codacom.greyc.fr/
En seconde partie, je discuterai de travaux en cours d’analyse de flots
de liens : des graphe dont chaque arc est étiqueté par un temps et où
les multiarcs sont possibles.
Les flots de liens qui nous intéressent ici représentent des réseaux de
communication, c’est-à-dire que chaque arc représente une interaction
orientée entre deux utilisateurs.
Fréquemment, les algorithmes de détection de communautés qui tentent de
les analyser agglomèrent le réseau de communication sur des fenêtres
temporelles, où des méthodes traditionnelles (ou adaptées) peuvent êtres
appliquées.
Dans ce cas, une information est perdue : la causalité entre les liens.
Par exemple, si un ensemble de personnes ont systématiquement la même
structure de communication (ex : quand « A » interagit avec « B », celui-ci
intéragit ensuite systématiquement avec « C » et « D »), peut-on en déduire
la structure communautaire associée?
Afin d’évaluer l’impact de cette information, je me suis intéressé aux
motifs : des chaînes de communication dont la causalité semble probable
(la première interaction a probablement entraîné la suivante, etc.).
Le lien entre ces motifs et la structure communautaire reste donc à
analyser, et je présenterai les outils mis au point à ce dessein ainsi
que quelques résultats préliminaires.
