Une métrique de sélection de variables appliquée à la centralité et à la détection des rôles communautaires
Résumé
La F-Mesure de trait est une métrique de sélection de variables statis-tique sans paramètres qui a montré de bonnes performances pour la classification , l'étiquetage de clusters ou encore la mesure de qualité des clusters. Dans cet article, nous proposons d'évaluer son utilisation dans le contexte des graphes de terrain et de leur structure communautaire pour bénéficier de son système sans paramètres et de ses performances bien évaluées. Nous étudions donc sur des graphes synthétiques réalistes les corrélations qui existent entre la F-Mesure de trait et certaines mesures de centralité, mais surtout avec des mesures destinées à caractériser le rôle communautaire des noeuds. Nous montrons ainsi que cette mesure est liée à la centralité des noeuds du réseau, et qu'elle est particulièrement adaptée à la mesure de leur connectivité au regard de la structure de communautés. Nous observons par ailleurs que les mesures usuelles de détection des rôles communautaires sont fortement dépendantes de la taille des communautés alors que celles que nous proposons sont par définition liées à la densité de la communauté, ce qui rend les résultats comparables d'un réseau à un autre. Ceci offre donc la possibilité d'applications comme le suivi temporel de la structure des communautés. Enfin, le processus de sélection appliqué aux noeuds permet de disposer d'un système universel, contrairement aux seuils fixés auparavant empiriquement pour l'établissement des rôles communautaires.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...