Complétion de communautés par l'apprentissage d'une mesure de proximité

Maximilien Danisch 1 Jean-Loup Guillaume 1 Bénédicte Le Grand 2
1 ComplexNetworks
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
2 CRI - Centre de Recherche en Informatique de Paris 1
Résumé : Étant donné un ensemble de nœuds d'un graphe, nous proposons une méthode par apprentissage d'une mesure de proximité afin de compléter, si possible, cet ensemble de nœuds en une communauté. Si cette complétion est possible, la décroissance des proximités a alors une forme plateau/décroissance permettant une détection précise et rapide de la communauté, dite {\em multi-ego-centrée}. Nos résultats sont validés sur un grand ensemble de pages Wikipédia et sur des benchmarks. L'apprentissage et la détection de plateau/décroissance sont les deux contributions majeures de l'article.
Mots-clés : détection de communautés communauté multi-ego-centrée mesure de proximité apprentissage
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00986149
Contributor : Maximilien Danisch <>
Submitted on : Thursday, May 1, 2014 - 4:59:27 PM
Last modification on : Sunday, January 19, 2020 - 6:38:32 PM
Long-term archiving on: Thursday, July 31, 2014 - 10:45:48 AM

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Citation

Maximilien Danisch, Jean-Loup Guillaume, Bénédicte Le Grand. Complétion de communautés par l'apprentissage d'une mesure de proximité. ALGOTEL 2014 -- 16èmes Rencontres Francophones sur les Aspects Algorithmiques des Télécommunications, Jun 2014, Le Bois-Plage-en-Ré, France. pp.1-4. ⟨hal-00986149⟩

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