Équipe : ComplexNetworks
Axes : AID (👥👥), TMC (👥👥), ASN (👥), SSR (👥).Co-Responsables :
Raphaël Fournier-S'niehotta Campus Pierre et Marie Curie 26-00/305
Lionel Tabourier Campus Pierre et Marie Curie 26-00/312
Aucune manisfestation prévue actuellement.
Brève présentation
On peut observer des Réseaux Complexes dans de nombreux domaines, par exemple Internet, le Web, les réseaux sociaux, biologiques ou juridiques. Tous ces réseaux peuvent être représentés par des graphes, notre équipe étudie des questions transversales sur ces objets, en particulier leur mesure (acquérir de l'information sur ces graphes), leur métrologie (quel biais la méthode de mesure induit-elle sur la structure), leur analyse (description structurelle ou statistique), leur modélisation (générer des structures synthétiques qui partagent les mêmes propriétés), ainsi que des questions algorithmiques (soit de nouvelles questions émergents des caractéristiques spécifiques de ces objets, soit l'adaptation nécessaire pour traiter de très grands graphes). Notre approche consiste à faire des allers-retours entre questions fondamentales et applications. En effet, des questions fondamentales apparaissent de l'étude des problèmes pratiques, et le développement de méthodes pour répondre à ces questions amène à des applications pratiques qui permettent également de valider la pertinence des méthodes proposées.
Graphes, réseaux dynamiques, flots de liens, mesure de graphes, modèles de graphes, algorithmique, métrologie, réseaux sociaux, topologie d'Internet
Sélection de publications
- T. Viard, M. Latapy, C. Magnien : “Computing maximal cliques in link streams” Theoretical Computer Science, vol. 609 (Part 1), pp. 245-252, (Elsevier)[Viard 2016]
- C. Magnien, A. Medem Kuatse, S. Kirgizov, F. Tarissan : “Towards realistic modeling of IP-level routing topology dynamics” Networking science, vol. 3 (1-4), pp. 24-33[Magnien 2013]
- R. Hollanders, D. Bernardes, B. Mitra, R. Jungers, J.‑Ch. Delvenne, F. Tarissan : “Data-driven traffic and diffusion modeling in peer-to-peer networks: A real case study” Network Science, vol. 2 (3), pp. 341-366, (Cambridge University Press)[Hollanders 2014]
- L. Tabourier, A.‑S. Libert, R. Lambiotte : “Predicting links in ego-networks using temporal information” EPJ Data Science, vol. 5 (1), pp. 1-16, (EDP Sciences)[Tabourier 2016]
- N. Gaumont, C. Magnien, M. Latapy : “Finding remarkably dense sequences of contacts in link streams” Social Network Analysis and Mining, vol. 6 (1), pp. 87, (Springer)[Gaumont 2016b]
Contact
Lionel.Tabourier (at) nulllip6.fr, raphael.fournier (at) nulllip6.fr