Fast community structure local uncovering by independent vertex-centred process

This paper addresses the task of community detection and proposes a local approach based on a distributed list building, where each vertex broadcasts basic information that only depends on its degree and that of its neighbours. A decentralised external process then unveils the community structure. The relevance of the proposed method is experimentally shown on both artificial and real data.Comment: 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Aug 2015, Paris, France. Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Minin

Déplier la structure communautaire d’un réseau en mesurant la proximité aux représentants de communauté

International audienceHow to find all overlapping communities in a complex network? That is, how to find all relevant groups of nodes in a linked dataset? No entirely satisfying solution to that important problem exists, having a criterion to decide which group is relevant and finding quickly these groups in large networks are bottlenecks. We found that in many networks the number of these groups is limited and that there exist, for each group, at least one node that can characterize it by itself: a node belonging only to that group and important within it. We call such a node a community representative. We develop an algorithm to find these overlapping communities. The community detection is done through measuring the proximities of all nodes to the representatives and then finding irregularities in the decrease of these values reflecting the presence of relevant groups. We show that our approach handles very large real-world networks and have comparable or even better performances compared to state of the art methods.Nous proposons un algorithme pour déplier la structure communautaire des grands graphes de terrain. L'algorithme est basé sur la détection de la communauté de chaque représentant communautaire : noeud contenu dans une seule communauté et important en son sein. Cette détection est faite avec une approche à base de mesure de proximité développée récemment. Par comparaison avec d'autres méthodes de l'état de l'art nous montrons que notre algorithme a des performances équivalentes voire meilleures et est capable de traiter les plus grands graphes de terrain

Multi-dimensional, multilayer, nonlinear and dynamic HITS

We introduce a ranking model for temporal multidimensional weighted and directed networks based on the Perron eigenvector of a multi-homogeneous order-preserving map. The model extends to the temporal multilayer setting the HITS algorithm and defines five centrality vectors: two for the nodes, two for the layers, and one for the temporal stamps. Nonlinearity is introduced in the standard HITS model in order to guarantee existence and uniqueness of these centrality vectors for any network, without any requirement on its connectivity structure. We introduce a globally convergent power iteration like algorithm for the computation of the centrality vectors. Numerical experiments on real-world networks are performed in order to assess the effectiveness of the proposed model and showcase the performance of the accompanying algorithm

Data-driven Computational Social Science: A Survey

Social science concerns issues on individuals, relationships, and the whole society. The complexity of research topics in social science makes it the amalgamation of multiple disciplines, such as economics, political science, and sociology, etc. For centuries, scientists have conducted many studies to understand the mechanisms of the society. However, due to the limitations of traditional research methods, there exist many critical social issues to be explored. To solve those issues, computational social science emerges due to the rapid advancements of computation technologies and the profound studies on social science. With the aids of the advanced research techniques, various kinds of data from diverse areas can be acquired nowadays, and they can help us look into social problems with a new eye. As a result, utilizing various data to reveal issues derived from computational social science area has attracted more and more attentions. In this paper, to the best of our knowledge, we present a survey on data-driven computational social science for the first time which primarily focuses on reviewing application domains involving human dynamics. The state-of-the-art research on human dynamics is reviewed from three aspects: individuals, relationships, and collectives. Specifically, the research methodologies used to address research challenges in aforementioned application domains are summarized. In addition, some important open challenges with respect to both emerging research topics and research methods are discussed.Comment: 28 pages, 8 figure

Une nouvelle approche de détection de communautés dans les réseaux multidimensionnels

L'analyse des graphes complexes, aussi appelés réseaux multidimensionnels ou réseaux multiplex, est l'un des nouveaux défis apparus en forage de données. Contrairement à la représentation classique de graphes où deux nœuds sont reliés par le biais d'une simple liaison, deux nœuds dans un réseau multidimensionnel se connectent par un ou plusieurs liens décrivant chacun une interaction spécifique dans une dimension particulière. Une des problématiques fondamentales étudiées dans ce domaine est la détection de communautés. Le but est de découvrir les sous-ensembles de nœuds densément connectés ou fortement interactifs, souvent, associés à des caractéristiques organisationnelles et fonctionnelles non connues à priori. Bien qu'elle ait fait l'objet de nombreuses études dans le contexte unidimensionnel, la détection de communautés dans les réseaux multidimensionnels demeure une question de recherche ouverte. C'est d'une part en raison des complexités inhérentes à ce type de réseaux et d'autre part, la conséquence de l'absence d'une définition universellement reconnue pour le concept de communauté multidimensionnelle. En dépit du nombre croissant de travaux abordant cette problématique, certains aspects demeurent peu ou pas abordés dans la littérature. En effet, les approches existantes souffrent d'au moins un des problèmes suivants : (1) La difficulté de fixer des valeurs propres aux paramètres d'entrée, (2) la sensibilité aux dimensions non pertinentes, et (3) l'incapacité de découvrir les sous-espaces de dimensions pertinentes associés aux communautés détectées. Afin de pallier les limites des approches existantes, nous présentons dans le cadre de ce mémoire une nouvelle approche de détection de communautés dans les réseaux multidimensionnels. Axée sur le principe de propagation d'étiquettes, l'approche développée vise l'identification automatique des structures denses dans les différents sous-espaces de dimensions, de même que leurs dimensions pertinentes via la maximisation d'une nouvelle fonction objective. L'efficacité de l'approche proposée est comparée à d'autres méthodes récentes par le biais d'une étude empirique détaillée sur différents réseaux synthétiques et réels. Les résultats obtenus démontrent la capacité de notre approche à identifier les communautés qui existent même dans des sous-espaces de faibles dimensions.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Détection de communautés, Réseaux multidimensionnels, Clustering