. Nous-avons-proposé-un-algorithme-qui and . Permet, ´ etiqueter les communautés egocentrées pour un sommet d'un graphe Notre approche est basée sur la recherche d'irrégularités dans la décroissance des valeurs d'une mesure de proximité. L'algorithme est efficace en temps et permet de trouver les communautés d'un sommet sur des graphes contenant des millions de sommets. En utilisant la notion de communautés multi-egocentrées, l'algorithme identifie dans un premier temps des sommets candidats pouvant permettre l'identification de communautés, puis cherche des communautés centrées sur notre cible et sur ces candidats, et procède enfinàenfin

. Enfin, algorithme peut avoir des difficultésdifficultés`difficultésà identifier de petites communautés si elles sont proches de grosses communautés. Pour cette raison, tenter d'appliquer l'algorithmè a des sommets très populaires tels que " Biology " ou " Europe " ne conduit qu'` a une grosse communauté, alors que l'on s'attendraitàattendrait`attendraità trouver divers sous-domaines de la biologie ou différents pays européens

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