Direction de recherche : Marie-Jeanne LESOT

Co-encadrement : DETYNIECKI Marcin, REVAULT D'ALLONNES Adrien

Détection de communautés orientée sommet pour réseaux mobiles opportunistes sociaux

Les travaux présentés dans la thèse s'inscrivent dans le cadre de l'analyse des graphes de terrain (complex networks) et plus précisément de la tâche de détection de communautés, considérée dans un contexte fortement décentralisé et distribué : des réseaux mobiles opportunistes formés par de petits objets connectés communiquant en pair-à-pair. Nous proposons pour cela d'allier le traitement de graphes Think-Like-a-Vertex aux méthodes de détection de communautés basées sur des leaders ou des graines qui offrent des propriétés de décentralisation.
Nous proposons un principe global de fonctionnement original que nous mettons en œuvre et déclinons dans trois algorithmes dédiés à trois configurations différentes de la tâche : la détection de communautés disjointes dans un graphe statique, la détection de communautés recouvrantes dans un graphe statique et le cas des graphes dynamiques. Nous présentons ces algorithmes de pair avec une étude expérimentale sur des données artificielles et réelles permettant d'évaluer la qualité des résultats fournis et de les comparer aux méthodes de l'état de l'art.
Nous considérons également, dans un cas particulier de réseau opportuniste et décentralisé issu d'une application réelle de vêtements intelligents et communicants, une tâche de recherche de chemin permettant d'identifier plus facilement des interlocuteurs. Nous proposons une stratégie de recommandation réaliste exploitant la structure communautaire, modélisée et évaluée à travers un algorithme.

Publications 2014-2017

• 2017
  • M. Canu : “Détection de communautés orientée sommet pour réseaux mobiles opportunistes sociaux”, soutenance de thèse, soutenance 20/12/2017, direction de recherche Lesot, Marie-Jeanne, co-encadrement : Detyniecki, Marcin, Revault, D'ALLONNES Adrien (2017)
• 2016
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Overlapping Community Detection by Local Decentralised Vertex-centred Process”, Proceedings of the 2016 16^th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW'16), Barcelone, Spain, pp. 77-84, (IEEE) (2016)
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Détection de communautés recouvrantes orientée sommet”, Actes de la 7^e Conférence sur les modèles et l’analyse des réseaux : Approches mathématiques et informatiques, Cergy, France (2016)
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Vertex-centred Method to Detect Communities in Evolving Networks”, Proceedings of the 5^th International Workshop on Complex Networks and their Applications (COMPLEX NETWORKS 2016), vol. 683, Studies in Computational Intelligence, Milan, Italy, pp. 275-286, (Springer International Publishing) (2016)
• 2015
  • M. Canu, M. Detyniecki, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Fast community structure local uncovering by independent vertex-centred process”, Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Paris, France, pp. 823-830, (ACM) (2015)
• 2014
  • M. Canu, M. Detyniecki, M.‑J. Lesot : “Utilisation de la structure communautaire pour guider une marche aléatoire”, Actes de la 5^e Conférence sur les Modèles et l’Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatique (MARAMI'14), Paris, France, pp. p5 (2014)