Détection et visualisation des communautés dans les réseaux sociaux augmentés

Juan David Cruz Gomez 1, 2 Cécile Bothorel 1, 2 François Poulet 3
1 Lab-STICC_TB_CID_DECIDE
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
3 TEXMEX - Multimedia content-based indexing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Les réseaux sociaux contiennent trois types de variables : structurelles, représentant les interactions entre acteurs, de composition ou sémantiques, qui décrivent les caractéristiques de chaque acteur, et d’affiliation, qui sont utilisées pour représenter l’appartenance des nœuds aux différents groupes. À l’heure actuelle, la plupart des approches d’analyse des réseaux sociaux n’utilisent que l’information structurelle et d’affiliation, en perdant les descriptions sémantiques de chaque acteur. Cet article propose un modèle d’intégration de l’information provenant d’un réseau social, qui permet d’identifier et de visualiser les communautés avec des critères sémantiques et structurels.
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Contributor : Cécile Bothorel <>
Submitted on : Wednesday, June 6, 2018 - 1:50:27 PM
Last modification on : Monday, February 25, 2019 - 3:14:12 PM
Long-term archiving on : Friday, September 7, 2018 - 1:31:45 PM

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Juan David Cruz Gomez, Cécile Bothorel, François Poulet. Détection et visualisation des communautés dans les réseaux sociaux augmentés. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2012, 26 (4), pp.369 - 392. ⟨10.3199/RIA.26.369-392⟩. ⟨hal-00739426v2⟩

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