Détection de nœuds centraux et de communautés dans les réseaux sociaux à deux modes

Bobi, Ayao (2023). Détection de nœuds centraux et de communautés dans les réseaux sociaux à deux modes. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d’informatique et d'ingénierie, 64 p.

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Résumé

Dans le domaine de l’analyse des réseaux sociaux, l’identification des nœuds centraux et la détection des communautés sont des thèmes de recherche essentiels qui permettent de mieux comprendre la dynamique des réseaux, le flux d’informations et le comporte- ment collectif. Ce mémoire étudie ces domaines critiques en exploitant la puissance de l’Analyse Formelle des Concepts (AFC).
Les objectifs principaux de cette recherche sont d’améliorer, de valider et d’appliquer un indice de pertinence développé par l’équipe du Laboratoire de Recherche sur l’Information Multimédia (LARIM) de l’UQO. L’application de la mesure s’étend à la détection de communautés cohésives et chevauchantes dans les réseaux à deux modes, ainsi qu’à l’identification des nœuds utiles au sein du réseau et potentiellement au sein de chaque communauté identifiée. En outre, l’étude exploite l’AFC non seulement pour atteindre ces objectifs essentiels, mais aussi pour découvrir des concepts formels sémantiquement pertinents dans les treillis de concepts, révélant ainsi des grappes homogènes d’objets caractérisés par leurs attributs et favorisant la génération de nouvelles idées.
L’intérêt de cette recherche réside dans ses implications profondes pour la compréhension de la nature complexe des réseaux sociaux et de leurs structures sous-jacentes. En identifiant efficacement les nœuds centraux et les communautés au sein du réseau, les chercheurs et les praticiens acquièrent des connaissances inestimables sur la propagation de l’influence, la diffusion de l’information et les comportements émergents. Alors que les mesures de centralité traditionnelles ont apporté des contributions substantielles, cette recherche introduit une nouvelle perspective en incorporant l’indice de pertinence. Cette méthode a le potentiel d’améliorer la précision et l’utilité de l’évaluation de la centralité, en particulier dans les réseaux à deux modes où les nœuds appartiennent à deux types distincts. Cela donnerait une image plus complète du fonctionnement des réseaux.
Cette recherche se distingue par l’intégration de l’AFC dans le domaine de l’analyse des réseaux sociaux. L’AFC, développée à l’origine pour formaliser les relations entre les objets et les attributs et identifier des groupes conceptuels, a trouvé une autre application dans cette étude. Cette nouvelle intégration met en évidence la polyvalence de l’AFC en tant qu’outil permettant non seulement d’améliorer les techniques d’analyse des réseaux, mais aussi de repousser les frontières de l’extraction de connaissances dans le domaine des réseaux sociaux.
Les expériences sur des réseaux et des contextes réels et générés aléatoirement montrent l’efficacité de notre amélioration de l’indice de pertinence des concepts formels ainsi que la capacité à détecter des communautés chevauchantes basées sur des concepts et des nœuds centraux par rapport à d’autres méthodes de pointe de l’état de l’art.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Missaoui, Rokia
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Hamza Ibrahim, Mohamed
Mots-clés libres:	Analyse formelle de concepts; Pertinence de concepts, d’objets et d’attributs; Détection de communautés; Réseaux à deux modes de données; Graphes bipartis
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	18 déc. 2023 20:48
Dernière modification:	18 déc. 2023 21:11
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/1591

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