Integrating heterogeneous information within a social network for detecting communities

International audienceAttributed graphs can be described using two dimensions: first a structural dimension that contains the social graph, e.g. the actors and the relationships between them, and second a compositional dimension describing the actors, e.g. their profile, their textual publications, the metadata of the videos they share, etc. Each of these dimensions can be used to explain different phenomena occurring on the social network, whether from a connectivity or an thematic perspective. This paper claims that the integration of both dimensions would allow researchers to analyze real social networks from different perspectives. We present here a novel approach to the community detection problem with the integration of the two dimensions composing an attributed graph. We show how to integrate but also how to control the integration of two different partitions, one based on the links, the other one based on the attributes. The resulting partition exhibits interesting properties, such as dense and homogeneous groups of actors, revealing new types of communities to the analyst. Because we use a contingency matrix, and because the analyst may invent new ways of combining rows and columns, we open new perspectives for the exploration of attributed social networks

E-Biothon : Une plate-forme pour accélérer les recherches en biologie, santé et environnement

National audienceE-Biothon : Une plate-forme pour accélérer les recherches en biologie, santé et environnemen

Identification et visualisation des partitions de réseaux sociaux à l'aide de points de vue sémantiques

National audienceLes algorithmes classiques de détection de communautés dans les réseaux sociaux utilisent l'information structurelle pour détecter des groupes, i.e la topologie du graphe de relations. Toutefois, ils ne prennent en compte aucune information externe qui peut guider le processus et aider à la réalisation des analyses du réseau selon différentes perspectives. La méthode proposée utilise de façon conjointe, l'information sémantique du réseau social, représentée par des points de vue, et son information structurelle. Elle permet la combinaison entre les relations sociales explicites, les arêtes du graphe social, et les relations implicites, dites sémantiques, correspondant par exemple à des intérêts ou des usages similaires

Analyse intégrée des réseaux sociaux pour la détection et la visualisation de communautés

International audienc

Détection et visualisation des communautés dans les réseaux sociaux augmentés

International audienceLes réseaux sociaux contiennent trois types de variables : structurelles, représentant les interactions entre acteurs, de composition ou sémantiques, qui décrivent les caractéristiques de chaque acteur, et d’affiliation, qui sont utilisées pour représenter l’appartenance des nœuds aux différents groupes. À l’heure actuelle, la plupart des approches d’analyse des réseaux sociaux n’utilisent que l’information structurelle et d’affiliation, en perdant les descriptions sémantiques de chaque acteur. Cet article propose un modèle d’intégration de l’information provenant d’un réseau social, qui permet d’identifier et de visualiser les communautés avec des critères sémantiques et structurels

Identification et visualisation des partitions de réseaux sociaux à l'aide de points de vue sémantiques

National audienceLes algorithmes classiques de détection de communautés dans les réseaux sociaux utilisent l'information structurelle pour détecter des groupes, i.e la topologie du graphe de relations. Toutefois, ils ne prennent en compte aucune information externe qui peut guider le processus et aider à la réalisation des analyses du réseau selon différentes perspectives. La méthode proposée utilise de façon conjointe, l'information sémantique du réseau social, représentée par des points de vue, et son information structurelle. Elle permet la combinaison entre les relations sociales explicites, les arêtes du graphe social, et les relations implicites, dites sémantiques, correspondant par exemple à des intérêts ou des usages similaires

Community detection and visualization in social networks: integrating structural and semantic information

International audienc

Entropy based community detection in augmented social networks

International audienceSocial network analysis has become a major subject in recent times, bringing also several challenges in the computer science field. One aspect of the social network analysis is the community detection problem, which is seen as a graph clustering problem. However, social networks are more than a graph, they have an interesting amount of information derived from its social aspect, such as profile information, content sharing and annotations, among others. Most of the community detection algorithms use only the structure of the network, i.e., the graph. In this paper we propose a new method which uses the semantic information along with the network structure in the community detection process. Thus, our method combines an algorithm for optimizing modularity and an entropy-based data clustering algorithm, which tries to find a partition with low entropy and keeping in mind the modularity