Recherche et représentation de communautés dans des grands graphes

15 pagesNational audienceThis paper deals with the analysis and the visualization of large graphs. Our interest in such a subject-matter is related to the fact that graphs are convenient widespread data structures. Indeed, this type of data can be encountered in a growing number of concrete problems: Web, information retrieval, social networks, biological interaction networks... Furthermore, the size of these graphs becomes increasingly large as the progression of the means for data gathering and storage steadily strengthens. This calls for new methods in graph analysis and visualization which are now important and dynamic research fields at the interface of many disciplines such as mathematics, statistics, computer science and sociology. In this paper, we propose a method for graphs representation and visualization based on a prior clustering of the vertices. Newman and Girvan (2004) points out that “reducing [the] level of complexity [of a network] to one that can be interpreted readily by the human eye, will be invaluable in helping us to understand the large-scale structure of these new network data”: we rely on this assumption to use a priori a clustering of the vertices as a preliminary step for simplifying the representation of the graphs - as a whole. The clustering phase consists in optimizing a quality measure specifically suitable for the research of dense groups in graphs. This quality measure is the modularity and expresses the “distance” to a null model in which the graph edges do not depend on the clustering. The modularity has shown its relevance in solving the problem of uncovering dense groups in a graph. Optimization of the modularity is done through a stochastic simulated annealing algorithm. The visualization/representation phase, as such, is based on a force-directed algorithm described in Truong et al. (2007). After giving a short introduction to the problem and detailing the vertices clustering and representation algorithms, the paper will introduce and discuss two applications from the social network field

Modèle de langue visuel pour la reconnaissance de scènes

National audienceWe describe here a method to use a graph language modeling approach for imageretrieval and image categorization. Since photographic images are 2D data, we first use im- age regions (mapped to automatically induced concepts) and then spatial relationships between these regions to build a complete image graph representation. Our method deals with different scenarios, where isolated images or groups of images are used for training or testing. The results obtained on an image categorization problem show (a) that the procedure to automatically induce concepts from an image is effective, and (b) that the use of spatial relationships, in addition to concepts, for representing an image content helps improve the classifier accuracy. This approach extends the language modeling approach to information retrieval to the problem of graph-based image retrieval and categorization, without considering image annotations.Dans cet article, nous décrivons une méthode pour utiliser un modèle de langue sur des graphes pour la recherche et la catégorisation d'images. Nous utilisons des régions d'images (associées automatiquement à des concepts visuels), ainsi que des relations spatiales entre ces régions, lors de la construction de la représentation sous forme de graphe des images. Notre méthode gère différents scénarios, selon que des images isolées ou groupées soient utilisés comme base d'apprentissage ou de tests. Les résultats obtenus sur un problème de catégorisation d'images montre (a) que la procédure automatique qui associe les concepts à une image est efficace, et (b) que l'utilisation des relations spatiales, en plus des concepts, permet d'améliorer la qualité de la classification. Cette approche présente donc une extension du modèle de langue classique en recherche d'information pour traiter le problème de recherche et de catégorisation d'images représentées par des graphes sans se préoccuper des annotations d'images

Lignes du temps connectées pour l’analyse visuelle d’adaptations et de relations entre artistes

Le récent essor des données liées ouvertes démocratise l’accès à des jeux de données qui prennent souvent la forme de graphes, complexes à comprendre sans support visuel adapté. La visualisation de graphes est un sujet de recherche encore très actif. Bien qu’il existe aujourd’hui de nombreuses techniques de visualisation, dès qu’un graphe atteint une certaine grandeur (problème d’échelle) et une certaine quantité d’attributs (problème de densité d’informations) les techniques existantes perdent en efficacité. Lors d’un récent projet d’innovation en valorisation des données avec BAnQ, nous avons travaillé avec un vaste jeu de données sur les adaptations musicales. L’objectif était d’arriver à représenter les relations de collaboration et d’influence entre les artistes tout en restant lisible. Les techniques de visualisation de graphes existantes ne permettaient pas de réaliser ces tâches avec suffisamment de clarté, ce qui nous a amené à proposer une nouvelle méthode de visualisation nommée MuzLink. L’objectif de ce travail de recherche est la conception, le développement et l’évaluation d’une nouvelle méthode de visualisation de graphes bipartis multivariés. La nouvelle méthode de visualisation a d’abord nécessité la création d’un nouveau glossaire musical pour communiquer sans ambiguïté les différents rôles et relations qui existent entre artistes et chansons. La méthode de visualisation proposée est centrée sur un seul artiste. Elle s’inspire de plusieurs techniques existantes (node-link, lignes du temps et beeswarm) et les combine afin de représenter de façon explicite l’évolution des relations de collaboration et d’influence dans le temps. Cette méthode est divisée en trois lignes du temps : la première contient les chansons produites par l’artiste, la deuxième contient les chansons qui ont inspiré l’artiste et la troisième les chansons qui s’inspirent de productions de l’artiste. Chaque relation d’influence entre chansons est représentée par un lien, créant du même coup des lignes du temps connectées. Cette visualisation principale est juxtaposée à trois autres outils complémentaires qui permettent de répondre à des tâches spécifiques (listes d’artistes, notice de chanson et résumé de l’artiste). Les listes d’artistes énumèrent les artistes qui ont inspiré, collaboré ou se sont inspirés de l’artiste. La notice de chanson affiche des informations supplémentaires sur une chanson sélectionnée. Le résumé de l’artiste donne une vue globale sur les rôles occupés et les types de productions de l’artiste.----------ABSTRACT: The rise of Linked Open Data in the recent years is emocratizing access to complex data structures, usually taking the form of very large multivariate graphs. These are typically hard to understand for humans and require the use of visualization tools. While this data structure is a very well-researched topic in data visualization, large and complex graphs — with several heterogeneous node and link attributes — are hard to visualize with existing techniques. During a project in collaboration with the national library and archives agency of the Quebec government, we have been mandated to visualize a complex dataset of relationships between artists. Eleven key exploratory tasks were selected during the initial design process. Standard graph visualization techniques weren’t suited to answers those specific tasks. Furthermore, since the dataset’s structure is an unusual combination of a bipartite graph and trees, a thorough literature review found very few related or similar work. This research proposes a novel visualization method called MuzLink to efficiently explore and discover relationships between artists. The objective is to evaluate the effectiveness of this method for the selected task with a formal user study. Based on all eleven selected tasks, a fully functional prototype was developed. The proposed solution is a multi-facet visualization tool centered around a specific artist. The first view contains 3 connected timelines: (1) the inspirations, (2) the productions, and (3) the influences. Beeswarms of songs are positioned on the timelines according to their relationship with the artist. Songs on the middle timeline are the artist’s production. Songs that inspired the artist are on the top timeline. Songs inspired by the artist are on the bottom timeline. Links are drawn between songs having an influence relationships. This connected timeline allows a topological exploration of inspiration relationships around an artist’s musical production. The second view shows inspired, collaborators, and influenced artists ordered by their number of implications with the current artist. Interactions between the two complementary views allow answering a larger range of tasks. The user can easily navigate between artists with a search bar and by clicking on related artists. Clicking on a song reveals more details regarding the relationships among other songs

Visualisation de données relationnelles

International audienceThis article presents the implementation of a QGis plugin for the visualization and the interactive construction of spacial graphs. Spatial graphs are accurate representations of spatial information through spatial objects linked by relationships (spatial or not). This representation is suited to the modeling and analysis of spatial information by computer processing (data mining, search for shortest paths, etc.). The use of spatial graph suffers from the lack of tools to facilitate the construction and integrated visualization. In this paper, we present a QGis plugin introducing a new type of layer: GraphLayer. These new layers can be integrated into any GIS projects. They offer rich functionality for visualization and interactive editing.Cet article présente l'implémentation d'une extension QGis pour la visualisation et la construction interactive de graphes spatiaux. Les graphes spatiaux sont des représentations de l'information spatiale sous la forme d'objets spatiaux reliés entre eux par des relations (spatiales ou non). Cette représentation est adaptée à la modélisation et à l'analyse d'information spatiale par des traitements informatiques (fouille de données, recherche de plus court chemins, etc). L'utilisation des graphes spatiaux pâtit de l'absence d'outils facilitant la construction et la visualisation intégrée. Dans cet article, on présente un extension QGis introduisant un nouveau type de couche, les GraphLayer. Ces nouvelles couches peuvent être intégrées dans les projets SIG. Elles offrent des fonctionnalités riches de visualisation et d'édition interactive

Relations explicites entre différentes représentations d'image dans un modèle de graphe visuel

National audienceThis paper presents a novel approach, the first to our knowledge, that exploits a complete extension of the language modeling approach from information retrieva l to the problem of graph-based image retrieval and categorization. Since photographic images are 2D data, we first use image regions and local interest points (mapped to automatically induced concepts) and then relationships between these regions to build a complete graph representation of images. The results obtained on categorizing of RobotVision collection from Im ageCLEF 2009 (containing of 5 rooms in an indoor environment) show that (a) the procedure to automatically induce concepts from an image is effective, and (b) the use of spatial relationships, in addition to concepts, for representing an image content helps improve the classifier accuracy.Nous présentons dans ce papier une nouvelle méthode pour exploiter la relation entre différents niveaux de représentation d'image afin de compléter le modèle de graphe visuel. Le modèle de graphe visuel est une extension du modèle de langue classique en recherche d'information. Nous utilisons des régions d'images et des points d'intérêts (associées automatiquement à des concepts visuels), ainsi que des relations entre ces concepts, lors de la construction de la représentation sous forme de graphe. Les résultats obtenus sur catégorisation de la collection RobotVision de la compétition d'ImageCLEF 2009 (contenant 5 pièces dans un environnement à l'intérieur du bâtiment) montrent que (a) la procédure de l'induction automatique des concepts d'une image est efficace, et (b) l'utilisation des inter-relations entre 2 niveaux de représentation, en plus de concepts, permet d'améliorer le taux de reconnaissance

Représentation d'un grand réseau à partir d'une classification hiérarchique de ses sommets

International audienceGraph visualization is an important tool to understand the main features of a network but, when the number of nodes in the graph exceeds few hundreds, standard visualization methods are computationally expensive. Moreover, force directed algorithms do not help the understanding of the community structure of the newtork, if is exists. In this paper, a new visualization method based on a hierarchical clustering of the nodes of the graph is proposed. It can handle graphs having several thousands nodes in a few seconds. Several simplified representations of the graph are accessible, giving the user the opportunity to understand the macroscopic organization of the network and then, to focus on some particular parts of the graph. This refining process is controlled as follows. Partitions under consideration are evaluated via the classical modularity quality measure. A distribution of the quality measure in the case of graphs without structure is obtained by applying the proposed method to random graphs with the same degree distribution as the graph under study. Then only significant partitions are shown during the refining process. This approach is illustrated on several public datasets and compared with other visualization methods meant to emphasize the graph communities. It is also tested on a large network built from a corpus of medieval land charters

Représentation coinductive des graphes

Nous nous intéressons à la représentation de graphes dans le prouveur Coq. Nous avons choisi de les représenter par des types coinductifs dont nous voulions explorer l'utilisation. Ceux-ci permettent de rendre succincte et élégante la représentation et d'obtenir la navigabilité par construction. Nous avons dû contourner la condition de garde dont le but est d'assurer la validité des opérations effectuées sur les objets coinductifs. Son implantation dans Coq est restrictive et interdit parfois des définitions sémantiquement correctes. Une formalisation canonique des graphes dépasse ainsi l'expressivité directe de Coq. Nous avons donc proposé une solution respectant ces limitations, puis nous avons défini une relation sur les graphes nous permettant d'obtenir la même notion d'équivalence qu'avec une représentation classique tout en gardant les avantages de la coinduction. Nous montrons qu'elle est équivalente à une relation basée sur des observations finies.We are interested in graph representation in the theorem prover Coq. We have chosen to represent graphs using coinductive types. We wanted to explore their use in Coq. Indeed, they make the graph representation succinct and elegant. Moreover, navigability is ensured by construction. We had to overcome the guardedness condition whose objective is to ensure validity of all operations made on coinductive objects. Its implementation in Coq is restrictive and sometimes forbids definitions, even semantically correct ones. A canonical formalization of graphs thus surmounts Coq's direct expressivity. We have designed a solution respecting these limitations. Then, we have defined a relation on graphs close to the notion of equivalence obtained on a classical representation, keeping however the advantages offered by coinduction. We show that this relation is equivalent to another one based on finite observations of the graphs

Balades aléatoires dans les Petits Mondes Lexicaux

International audienceCet article présente une méthode stochastique pour l'étude de la structure des grands graphes de terrain de type petits mondes hiérarchiques. Cette méthode consiste à transformer un graphe en une chaîne de Markov dont les états sont les sommets du graphe en question. Des particules se baladent aléatoirement de sommets en sommets dans le graphe en empruntant les arcs du graphe. Ce sont les dynamiques des trajectoires des particules qui nous donnent les propriétés structurelles des graphes étudiés. Nous verrons que cette approche, qui est une forme de « connexionnisme structurel », permet de proposer en perspective une modélisation géométrique du sens où les petits mondes hiérarchiques sont non seulement une excellente compression de la forme du sens, mais de plus permettent une navigation et un accès très efficace à l'information, avec une dynamique d'acquisition du général vers le particulier par raffinement (enfant en cours d'acquisition de sa langue maternelle), ainsi qu'une excellente robustesse en cas de déficit (aphasie, apprenant), et un raisonnement à granularité variable ce qui permet de faire chuter la complexité. Pour illustrer cette approche, des exemples et résultats concrets sont présentés sur des graphes d'origine linguistique, ce qui permet d'envisager un outil de navigation pour le web, dont l'ergonomie cognitive d'accès à l'information est une métaphore de l'acquisition du langage par les jeunes enfants

Apprentissage de modèles causaux par réseaux de neurones artificiels

Dans ce mémoire par articles, nous nous intéressons à l’apprentissage de modèles causaux à partir de données. L’intérêt de cette entreprise est d’obtenir une meilleure compréhension des données et de pouvoir prédire l’effet qu’aura un changement sur certaines variables d’un système étudié. Comme la découverte de liens causaux est fondamentale en sciences, les méthodes permettant l’apprentissage de modèles causaux peuvent avoir des applications dans une pléthore de domaines scientifiques, dont la génomique, la biologie et l’économie. Nous présentons deux nouvelles méthodes qui ont la particularité d’être des méthodes non-linéaires d’apprentissage de modèles causaux qui sont posées sous forme d’un problème d’optimisation continue sous contrainte. Auparavant, les méthodes d’apprentissage de mo- dèles causaux abordaient le problème de recherche de graphes en utilisant des stratégies de recherche voraces. Récemment, l’introduction d’une contrainte d’acyclicité a permis d’abor- der le problème différemment. Dans un premier article, nous présentons une de ces méthodes: GraN-DAG. Sous cer- taines hypothèses, GraN-DAG permet d’apprendre des graphes causaux à partir de données observationnelles. Depuis la publication du premier article, plusieurs méthodes alternatives ont été proposées par la communauté pour apprendre des graphes causaux en posant aussi le problème sous forme d’optimisation continue avec contrainte. Cependant, aucune de ces méthodes ne supportent les données interventionnelles. Pourtant, les interventions réduisent le problème d’identifiabilité et permettent donc l’utilisation d’architectures neuronales plus expressives. Dans le second article, nous présentons une autre méthode, DCDI, qui a la particularité de pouvoir utiliser des données avec différents types d’interventions. Comme le problème d’identifiabilité est moins important, une des deux instanciations de DCDI est un approximateur de densité universel. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons que ces méthodes ont de très bonnes performances sur des données synthétiques et réelles comparativement aux méthodes traditionelles.In this thesis by articles, we study the learning of causal models from data. The goal of this entreprise is to gain a better understanding of data and to be able to predict the effect of a change on some variables of a given system. Since discovering causal relationships is fundamental in science, causal structure learning methods have applications in many fields that range from genomics, biology, and economy. We present two new methods that have the particularity of being non-linear methods learning causal models casted as a continuous optimization problem subject to a constraint. Previously, causal strutural methods addressed this search problem by using greedy search heuristics. Recently, a new continuous acyclity constraint has allowed to address the problem differently. In the first article, we present one of these non-linear method: GraN-DAG. Under some assumptions, GraN-DAG can learn a causal graph from observational data. Since the publi- cation of this first article, several alternatives methods have been proposed by the community by using the same continuous-constrained optimization formulation. However, none of these methods support interventional data. Nevertheless, interventions reduce the identifiability problem and allow the use of more expressive neural architectures. In the second article, we present another method, DCDI, that has the particularity to leverage data with several kinds of interventions. Since the identifiabiliy issue is less severe, one of the two instantia- tions of DCDI is a universal density approximator. For both methods, we show that these methods have really good performances on synthetic and real-world tasks comparatively to other classical methods

Réalisation d'un outil de simulation de réseaux sociaux multiplexes

Nous présentons dans ce document notre projet de recherche dans le cadre de la maitrise en informatique de l'université du Québec à Montréal. Dans le cadre de cette maîtrise nous avons conçu un langage de modélisation de réseaux sociaux permettant de modéliser plusieurs réseaux sociaux simultanément. Nous voulions que ce langage soit proche du langage naturel afin d'être accessible aux néophytes en informatique. Nous avons également réalisé une plate-forme permettant l'exécution de ce langage. La conception de ce langage est motivée par le fait que généralement au sein d'un ensemble social donné il existe plusieurs types d'interactions sociales simultanément. Par exemple si nous considérons le groupe social constitué par l'ensemble des employés d'une entreprise, il existe souvent des relations de collaboration mais également des relations d'amitié et/ou des relations de conseil entre les employés de l'entreprise. L'étude des réseaux sociaux doit souvent prendre en compte tous les types de relations présentes dans un ensemble social afin de bien comprendre l'évolution de cet ensemble social. Dans le but de mettre en pratique le langage que nous avons conçu nous avons étudié la corrélation entre plusieurs réseaux sociaux. Nous avons également comparé notre plate-forme avec les outils d'analyse et de simulation de réseaux disponibles sur le marché actuellement. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : réseaux sociaux, analyse de réseaux, simulation, réseaux multiplexe