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

Cohérence d'évènements médiatiques

Nous proposons une méthode pour visualiser et analyser les évènements médiatiques à partir des sujets d'actualité des journaux télévisés de plusieurs chaînes annotées avec des descripteurs textuels. Nous présentons une interface d'exploration basée sur un modèle de graphe de similarité sémantique. Après une étape classique couplant clustering et dessin de graphe, nous avons élaboré une mesure de cohérence inspirée par les travaux de Burt et Schott et offrant un retour visuel qualitatif des agrégats générés. Cette mesure de cohérence permet à l'utilisateur de contrôler et valider différents processus de filtrage et raffinage du clustering initial. La cartographie résultante met en évidence deux types d'agrégats : thématiques ou évènementiels

Qu’est-ce que la cartographie du web ?

Les web studies et les network sciences ont déjà une histoire, et, en France, cette histoire fut profondément marquée par la contribution de Franck Ghitalla. Cet ouvrage posthume était en fait déjà prêt à être publié au moment du décès brutal de son auteur en décembre 2018. Ses chroniques du Web et ses carnets cartographiques, ici regroupés, ont, en effet, une vocation pédagogique certaine. Cet ouvrage est ainsi idéal pour une initiation, car il permettra à chacun de s’approprier les concepts et les méthodes que Franck Ghitalla a éminemment contribué à développer en France. L’histoire de la construction de ces approches en réseau qu’il retrace dans la première partie permet de comprendre que la tâche requiert de multiples expertises : la rigueur des calculs doit être alliée à la fiabilité des sources et des données ainsi qu’à la sensibilité sémiotique de la visualisation pour rendre robuste une interprétation toujours ancrée dans les sciences sociales. Chaque chapitre s’appuie sur des exemples d’analyse de réseaux très précis, dans des domaines très divers, et les concepts sont progressivement distillés, ainsi que les tours de main, que Franck Ghitalla, brillant artisan des données numériques, avait à cœur de partager avec tous

Ressources et parcours pour l'apprentissage du langage Python : aide à la navigation individualisée dans un hypermédia épistémique à partir de traces

This research work mainly concerns means of assistance in individualized navigation through an epistemic hypermedia. We have a number of resources that can be formalized by a directed acyclic graph (DAG) called the graph of epistemes. After identifying resources and pathways environments, methods of visualization and navigation, tracking, adaptation and data mining, we presented an approach correlating activities of design or editing with those dedicated to resources‘ use and navigation. This provides ways of navigation‘s individualization in an environment which aims to be evolutive. Then, we built prototypes to test the graph of epistemes. One of these prototypes was integrated into an existing platform. This epistemic hypermedia called HiPPY provides resources and pathways on Python language. It is based on a graph of epistemes, a dynamic navigation and a personalized knowledge diagnosis. This prototype, which was experimented, gave us the opportunity to evaluate the introduced principles and analyze certain uses.Les travaux de recherche de cette thèse concernent principalement l‘aide à la navigation individualisée dans un hypermédia épistémique. Nous disposons d‘un certain nombre de ressources qui peut se formaliser à l‘aide d‘un graphe acyclique orienté (DAG) : le graphe des épistèmes. Après avoir cerné les environnements de ressources et de parcours, les modalités de visualisation et de navigation, de traçage, d‘adaptation et de fouille de données, nous avons présenté une approche consistant à corréler les activités de conception ou d‘édition à celles dédiées à l‘utilisation et la navigation dans les ressources. Cette approche a pour objectif de fournir des mécanismes d‘individualisation de la navigation dans un environnement qui se veut évolutif. Nous avons alors construit des prototypes appropriés pour mettre à l‘épreuve le graphe des épistèmes. L‘un de ces prototypes a été intégré à une plateforme existante. Cet hypermédia épistémique baptisé HiPPY propose des ressources et des parcours portant sur l‘apprentissage du langage Python. Il s‘appuie sur un graphe des épistèmes, une navigation dynamique et un bilan de connaissances personnalisé. Ce prototype a fait l‘objet d‘une expérimentation qui nous a donné la possibilité d‘évaluer les principes introduits et d‘analyser certains usages

Création de nouvelles connaissances décisionnelles pour une organisation via ses ressources sociales et documentaires

L'aide à la décision se fonde sur l'observation d'un environnement évolutif dont on scrute les évènements. Ces évènements peuvent être de différentes natures, dont les connexions qui peuvent se créer au sein d'un réseau d'acteurs. L'observation des bases documentaires ne semble plus suffisante pour nourrir l'aide à la décision. En effet, les nouveaux outils de communication et de collaboration, dont l'usage se répand rapidement au sein des organisations, sont sources de nouvelles formes d'informations peu ou mal utilisées par les systèmes actuels d'aide à la décision des organisations. L'objectif de la thèse est de concevoir une plate-forme (modélisation et développement) pour les organisations permettant à leurs membres de bénéficier de médias sociaux et à leurs décideurs de bénéficier d'outils d'aide à la décision prenant en compte tous les types de ressources circulant sur cette plate-forme.Decision support is partly based on the observation of a dynamic and mutating environment (Situation Awareness). The events of such environments can be of different types, including new relations created within a network of actors. We think classical documentary databases are no longer sufficient to serve situation awarness. The quick spread and adoption of new communication and collaboration tools in organizations, bring new kind of information, like the social network of the organization, which are currently not or badly taken in account by organizational decision support systems. The aim of this thesis is to design a platform, which provides to organizations both the social media to help their members to collaborate and the decision tools, which take into account all types of information exchanged in the platform.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Analyse bibliométrique : Une aide pour l'évaluation des unités de recherche

Les analyses bibliométriques permettent de quantifier l'information produite en particulier au travers des publications scientifiques. Ces analyses sont donc des outils utiles pour analyser la production issue de la recherche d'une unité ; elles peuvent également permettre d'analyser l'organisation de la recherche au sein de l'unité de recherche ainsi que le rayonnement au travers des publications multi-instituts. Les résultats de ces analyses peuvent également faire partie des éléments utilisés pour évaluer les activités de la recherche. Dans cet article, nous présentons des analyses bibliométriques détaillées sur les publications d'une unité de recherche ; les résultats de ces analyses sont interprétés. Nous indiquons quelques liens entre des éléments de l'analyse bibliométrique et des critères d'évaluation d'une unité

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Morphogenèse de la ville contemporaine:essai sur la multi-échelle

Unstable growth, unlimited urban sprawl, and multiple fragmentations are contemporary urban phenomena requiring new investigations and interpretations of the physical impact of form on today's cities. The city as a living organism with an evolving structure adopts a principle of economy in its form generating process. The city is indeed capable of auto-organization by interaction of its programs. In the frame of this research, this dynamic process named "urban morphogenesis", originating from a logic of nature, is an engineering approach which uses concepts of symmetry – invariance, transformation, and reorganization – from local to global scales. The evolution and complexity of the contemporary city's form could be explained in a new and simple model operating with dynamic notions. A theoretical "multi-scale" model based on ascendant process that uses a set of dynamic notions was set up to accurately describe the city's transformations. The dynamics are mainly applied to the appearance of programs, to the reproduction of habitat groups, to the movement of urban centres due to the presence of new collective programs and to the flexible limit of continuous urban systems. The model can also contribute to explain strategic (de) localizations of important public programs in unsteady areas. To test the new model, the agglomeration areas of Lausanne located in the middle of "Métropole lémanique" were chosen as experiment subjects. Hopefully, this polyvalent "morphogenesis representation" model based on the following simple geometric codes: "—, Δ, ◻, ○" will serve to generate new insights and analyses of metropolitan areas. Evolution of the research will make progress the following debate: "Are both nature's forms and the urban form symmetrical in their morphogenesis?

Détection de communautés dans les réseaux d'information utilisant liens et attributs

Alors que les réseaux sociaux s'attachent à représenter des entités et les relations existant entre elles, les réseaux d'information intègrent également des attributs décrivant ces entités ; ce qui conduit à revisiter les méthodes d'analyse et de fouille de ces réseaux. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes de classification des entités du réseau d'information qui exploitent d'une part les relations entre celles-ci et d'autre part les attributs les caractérisant. Nous nous penchons sur le cas des réseaux à vecteurs d'attributs, où les entités du réseau sont décrites par des vecteurs numériques. Ainsi nous proposons des approches basées sur des techniques reconnues pour chaque type d'information, faisant appel notamment à l'inertie pour la classification automatique et à la modularité de Newman et Girvan pour la détection de communautés. Nous évaluons nos propositions sur des réseaux issus de données bibliographiques, faisant usage en particulier d'information textuelle. Nous évaluons également nos approches face à diverses évolutions du réseau, notamment au regard d'une détérioration des informations des liens et des attributs, et nous caractérisons la robustesse de nos méthodes à celle-ciWhile social networks use to represent entities and relationships between them, information networks also include attributes describing these entities, leading to review the analysis and mining methods for these networks. In this work, we discuss classification of the entities in an information network. Classification operate simultaneously on the relationships and on the attributes characterizing the entities. We look at the case of attributed graphs where entities are described by numerical feature vectors. We propose approaches based on proven classification techniques for each type of information, including the inertia for machine learning and Newman and Girvan's modularity for community detection. We evaluate our proposals on networks from bibliographic data, using textual information. We also evaluate our methods against various changes in the network, such as a deterioration of the relational or vector data, mesuring the robustness of our methods to themST ETIENNE-Bib. électronique (422189901) / SudocSudocFranceF

Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)