On the editing distance of graphs

An edge-operation on a graph $G$ is defined to be either the deletion of an existing edge or the addition of a nonexisting edge. Given a family of graphs $\mathcal{G}$, the editing distance from $G$ to $\mathcal{G}$ is the smallest number of edge-operations needed to modify $G$ into a graph from $\mathcal{G}$. In this paper, we fix a graph $H$ and consider ${\rm Forb}(n,H)$, the set of all graphs on $n$ vertices that have no induced copy of $H$. We provide bounds for the maximum over all $n$-vertex graphs $G$ of the editing distance from $G$ to ${\rm Forb}(n,H)$, using an invariant we call the {\it binary chromatic number} of the graph $H$. We give asymptotically tight bounds for that distance when $H$ is self-complementary and exact results for several small graphs $H$

Absolutely avoidable order-size pairs in hypergraphs

For fixed integer $r\ge 2$, we call a pair $(m,f)$ of integers, $m\geq 1$, $0\leq f \leq \binom{m}{r}$, $absolutely$ $avoidable$ if there is $n_0$, such that for any pair of integers $(n,e)$ with $n>n_0$ and $0\leq e\leq \binom{n}{r}$ there is an $r$-uniform hypergraph on $n$ vertices and $e$ edges that contains no induced sub-hypergraph on $m$ vertices and $f$ edges. Some pairs are clearly not absolutely avoidable, for example $(m,0)$ is not absolutely avoidable since any sufficiently sparse hypergraph on at least $m$ vertices contains independent sets on $m$ vertices. Here we show that for any $r\ge 3$ and $m \ge m_0$, either the pair $(m, \lfloor\binom mr/2\rfloor)$ or the pair $(m, \lfloor\binom{m}{r}/2\rfloor-m-1)$ is absolutely avoidable. Next, following the definition of Erd\H{o}s, F\"uredi, Rothschild and S\'os, we define the $density$ of a pair $(m,f)$ as $\sigma_r(m,f) = \limsup_{n \to \infty} \frac{|\{e : (n,e) \to (m,f)\}|}{\binom mr}$. We show that for $r\ge 3$ most pairs $(m,f)$ satisfy $\sigma_r(m,f)=0$, and that for $m > r$, there exists no pair $(m,f)$ of density 1

Métrologie des graphes de terrain, application à la construction de ressources lexicales et à la recherche d'information

This thesis is organized in two parts : the first part focuses on measures of similarity (or proximity) between vertices of a graph, the second part on clustering methods for bipartite graph. A new measure of similarity between vertices, based on short time random walks, is introduced. The main advantage of the method is that it is insensitive to the density of the graph. A broad state of the art of similarities between vertices is then proposed, as well as experimental comparisons of these measures. This is followed by the proposal of a robust method for comparing graphs sharing the same set of vertices. This measure is shown to be applicable to the comparison and merging of synonymy networks. Finally an application for the enrichment of lexical resources is presented. It consists in providing candidate synonyms on the basis of already existing links. In the second part, a parallel between formal concept analysis and clustering of bipartite graph is established. This parallel leads to the particular case where a partition of one of the vertex groups can be determined whereas there is no corresponding partition on the other group of vertices. A simple method that addresses this problem is proposed and evaluated. Finally, a system of automatic classification of search results (Kodex) is presented. This system is an application of previously seen clustering methods. An evaluation on a collection of two million web pages shows the benefits of the approach and also helps to understand some differences between clustering methods.Cette thèse s'organise en deux parties : une première partie s'intéresse aux mesures de similarité (ou de proximité) définies entre les sommets d'un graphe, une seconde aux méthodes de clustering de graphe biparti. Une nouvelle mesure de similarité entre sommets basée sur des marches aléatoires en temps courts est introduite. Cette méthode a l'avantage, en particulier, d'être insensible à la densité du graphe. Il est ensuite proposé un large état de l'art des similarités entre sommets, ainsi qu'une comparaison expérimentale de ces différentes mesures. Cette première partie se poursuit par la proposition d'une méthode robuste de comparaison de graphes partageant le même ensemble de sommets. Cette méthode est mise en application pour comparer et fusionner des graphes de synonymie. Enfin une application d'aide à la construction de ressources lexicales est présentée. Elle consiste à proposer de nouvelles relations de synonymie à partir de l'ensemble des relations de synonymie déjà existantes. Dans une seconde partie, un parallèle entre l'analyse formelle de concepts et le clustering de graphe biparti est établi. Ce parallèle conduit à l'étude d'un cas particulier pour lequel une partition d'un des groupes de sommets d'un graphe biparti peut-être déterminée alors qu'il n'existe pas de partitionnement correspondant sur l'autre type de sommets. Une méthode simple qui répond à ce problème est proposée et évaluée. Enfin Kodex, un système de classification automatique des résultats d'une recherche d'information est présenté. Ce système est une application en RI des méthodes de clustering vues précédemment. Une évaluation sur une collection de deux millions de pages web montre les avantages de l'approche et permet en outre de mieux comprendre certaines différences entre méthodes de clustering