Déplier les structures communautaires egocentrées - une approche à base de similarité

Maximilien Danisch 1 Jean-Loup Guillaume 1 Bénédicte Le Grand
1 ComplexNetworks
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : Nous proposons ici une approche performante pour déplier la structure communautaire egocentrée d’un nœud. Nous montrons que, bien que chaque nœud d’un réseau appartienne potentiellement à plusieurs communautés, il est généralement possible d’identifier une communauté unique si l’on considère deux nœuds bien choisis. La méthodologie que nous proposons repose sur cette notion de communauté multi-egocentrée ainsi que sur l’utilisation d’une mesure de similarité dérivée de techniques de dynamique d’opinion, appelée l’opinion propagée. Cette approche pallie les limites des fonctions de qualité utilisées traditionnellement pour la détection de communautés egocentrées, et consiste à étudier les irrégularités dans la décroissance de cette mesure de similarité.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01215221
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Tuesday, October 13, 2015 - 5:14:25 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 12:59:11 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01215221, version 1

Citation

Maximilien Danisch, Jean-Loup Guillaume, Bénédicte Le Grand. Déplier les structures communautaires egocentrées - une approche à base de similarité. Atelier Fouille de Grands Graphes - EGC, Jan 2013, Toulouse, France. ⟨hal-01215221⟩

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