Extraction sous Contraintes d'Ensembles de Cliques Homogènes

Document sur site LIRIS : http://liris.cnrs.fr/Documents/Liris-4915.pdfNational audienceNous proposons une méthode de fouille de données sur des graphes ayant un ensemble d'étiquettes associé à chaque sommet. Une application est, par exemple, d'analyser un réseau social de chercheurs co-auteurs lorsque des étiquettes précisent les conférences dans lesquelles ils publient.Nous définissons l'extraction sous contraintes d'ensembles de cliques tel que chaque sommet des cliques impliquées partage suffisamment d'étiquettes. Nous proposons une méthode pour calculer tous les Ensembles Maximaux de Cliques dits Homogènes qui satisfont une conjonction de contraintes fixée par l'analyste et concernant le nombre de cliques séparées, la taille des cliques ainsi que le nombre d'étiquettes partagées. Les expérimentations montrent que l'approche fonctionne sur de grands graphes construits à partir de données réelles et permet la mise en évidence de structures intéressantes

Découverte de collections homogènes de sous-graphes denses par des méthodes de fouille de données sous contraintes

The work presented in this thesis deals with data mining approaches for the analysis of attributed graphs. An attributed graph is a graph where properties, encoded by means of attributes, are associated to each vertex. In such data, our objective is the discovery of subgraphs formed by several dense groups of vertices that are homogeneous with respect to the attributes. More precisely, we define the constraint-based extraction of collections of subgraphs densely connected and such that the vertices share enough attributes. To this aim, we propose two new classes of patterns along with sound and complete algorithms to compute them efficiently using constraint-based approaches. The first family of patterns, named Maximal Homogeneous Clique Set (MHCS), contains patterns satisfying constraints on the number of dense subgraphs, on the size of these subgraphs, and on the number of shared attributes. The second class of patterns, named Collection of Homogeneous k-clique Percolated components (CoHoP), is based on a relaxed notion of density in order to handle missing values. Both approaches are used for the analysis of scientific collaboration networks and protein-protein interaction networks. The extracted patterns exhibit structures useful in a decision support process. Indeed, in a scientific collaboration network, the analysis of such structures might give hints to propose new collaborations between researchers working on the same subjects. In a protein-protein interaction network, the analysis of the extracted patterns can be used to study the relationships between modules of proteins involved in similar biological situations. The analysis of the performances, on real and synthetic data, with respect to different attributed graph characteristics, shows that the proposed approaches scale well for large datasets.Ce travail de thèse concerne la fouille de données sur des graphes attribués. Il s'agit de graphes dans lesquels des propriétés, encodées sous forme d'attributs, sont associées à chaque sommet. Notre objectif est la découverte, dans ce type de données, de sous-graphes organisés en plusieurs groupes de sommets fortement connectés et homogènes au regard des attributs. Plus précisément, nous définissons l'extraction sous contraintes d'ensembles de sous-graphes densément connectés et tels que les sommets partagent suffisamment d'attributs. Pour cela nous proposons deux familles de motifs originales ainsi que les algorithmes justes et complets permettant leur extraction efficace sous contraintes. La première famille, nommée Ensembles Maximaux de Cliques Homogènes, correspond à des motifs satisfaisant des contraintes concernant le nombre de sous-graphes denses, la taille de ces sous-graphes et le nombre d'attributs partagés. La seconde famille, nommée Collections Homogènes de k-cliques Percolées emploie quant à elle une notion de densité plus relaxée permettant d'adapter la méthode aux données avec des valeurs manquantes. Ces deux méthodes sont appliquées à l'analyse de deux types de réseaux, les réseaux de coopérations entre chercheurs et les réseaux d'interactions de protéines. Les motifs obtenus mettent en évidence des structures utiles dans un processus de prise de décision. Ainsi, dans un réseau de coopérations entre chercheurs, l'analyse de ces structures peut aider à la mise en place de collaborations scientifiques entre des groupes travaillant sur un même domaine. Dans le contexte d'un graphe de protéines, les structures exhibées permettent d'étudier les relations entre des modules de protéines intervenant dans des situations biologiques similaires. L'étude des performances en fonction de différentes caractéristiques de graphes attribués réels et synthétiques montre que les approches proposées sont utilisables sur de grands jeux de données

Découverte de collections homogènes de sous-graphes denses par des méthodes de fouille de données sous contraintes

Ce travail de thèse concerne la fouille de données sur des graphes attribués. Il s'agit de graphes dans lesquels des propriétés, encodées sous forme d'attributs, sont associées à chaque sommet. Notre objectif est la découverte, dans ce type de données, de sous-graphes organisés en plusieurs groupes de sommets fortement connectés et homogènes au regard des attributs. Plus précisément, nous définissons l'extraction sous contraintes d'ensembles de sous-graphes densément connectés et tels que les sommets partagent suffisamment d'attributs. Pour cela nous proposons deux familles de motifs originales ainsi que les algorithmes justes et complets permettant leur extraction efficace sous contraintes. La première famille, nommée Ensembles Maximaux de Cliques Homogènes, correspond à des motifs satisfaisant des contraintes concernant le nombre de sous-graphes denses, la taille de ces sous-graphes et le nombre d'attributs partagés. La seconde famille, nommée Collections Homogènes de k-cliques Percolées emploie quant à elle une notion de densité plus relaxée permettant d'adapter la méthode aux données avec des valeurs manquantes. Ces deux méthodes sont appliquées à l'analyse de deux types de réseaux, les réseaux de coopérations entre chercheurs et les réseaux d'interactions de protéines. Les motifs obtenus mettent en évidence des structures utiles dans un processus de prise de décision. Ainsi, dans un réseau de coopérations entre chercheurs, l'analyse de ces structures peut aider à la mise en place de collaborations scientifiques entre des groupes travaillant sur un même domaine. Dans le contexte d'un graphe de protéines, les structures exhibées permettent d'étudier les relations entre des modules de protéines intervenant dans des situations biologiques similaires. L'étude des performances en fonction de différentes caractéristiques de graphes attribués réels et synthétiques montre que les approches proposées sont utilisables sur de grands jeux de données.The work presented in this thesis deals with data mining approaches for the analysis of attributed graphs. An attributed graph is a graph where properties, encoded by means of attributes, are associated to each vertex. In such data, our objective is the discovery of subgraphs formed by several dense groups of vertices that are homogeneous with respect to the attributes. More precisely, we define the constraint-based extraction of collections of subgraphs densely connected and such that the vertices share enough attributes. To this aim, we propose two new classes of patterns along with sound and complete algorithms to compute them efficiently using constraint-based approaches. The first family of patterns, named Maximal Homogeneous Clique Set (MHCS), contains patterns satisfying constraints on the number of dense subgraphs, on the size of these subgraphs, and on the number of shared attributes. The second class of patterns, named Collection of Homogeneous k-clique Percolated components (CoHoP), is based on a relaxed notion of density in order to handle missing values. Both approaches are used for the analysis of scientific collaboration networks and protein-protein interaction networks. The extracted patterns exhibit structures useful in a decision support process. Indeed, in a scientific collaboration network, the analysis of such structures might give hints to propose new collaborations between researchers working on the same subjects. In a protein-protein interaction network, the analysis of the extracted patterns can be used to study the relationships between modules of proteins involved in similar biological situations. The analysis of the performances, on real and synthetic data, with respect to different attributed graph characteristics, shows that the proposed approaches scale well for large datasets.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF

Finding Collections of k-Clique Percolated Components in Attributed Graphs

International audienceIn this paper, we consider graphs where a set of Boolean attributes is associated to each vertex, and we are interested in k-clique percolated components (components made of overlapping cliques) in such graphs. We propose the task of finding the collections of homogeneous k-clique percolated components, where homogeneity means sharing a common set of attributes having value true. A sound and complete algorithm based on subgraph enumeration is proposed. We report experiments on two real databases (a social network of scientific collaborations and a network of gene interactions), showing that the extracted patterns capture meaningful structures

Finding Collections of Protein Modules in Protein-Protein Interaction Networks

International audienceWe propose a data mining method to analyse protein-protein interaction (PPI) networks where biological properties are associated to the proteins. In this context, we find collections of several protein modules (set of proteins in interaction) such that all proteins in a collection share a set of biological properties. Such structure, named Collection of Homogeneous Protein Modules (CHPM), allows the analyst to get a larger picture when analysing a network of proteins. Our method is applied to a PPI network associated with gene expression data and we show that 70\% of the patterns found are significantly associated to a biological function

Finding Collections of Protein Modules in Protein-Protein Interaction Networks

International audienceWe propose a data mining method to analyse protein-protein interaction (PPI) networks where biological properties are associated to the proteins. In this context, we find collections of several protein modules (set of proteins in interaction) such that all proteins in a collection share a set of biological properties. Such structure, named Collection of Homogeneous Protein Modules (CHPM), allows the analyst to get a larger picture when analysing a network of proteins. Our method is applied to a PPI network associated with gene expression data and we show that 70\% of the patterns found are significantly associated to a biological function

Agglomerating Local Patterns Hierarchically with ALPHA

To increase the relevancy of local patterns discovered from noisy relations, it makes sense to formalize error-tolerance. Our starting point is to address the limitations of state-ofthe-art methods for this purpose. Some extractors perform an exhaustive search w.r.t. a declarative specification of error-tolerance. Nevertheless, their computational complexity prevents the discovery of large relevant patterns. Alpha is a 3-step method that (1) computes complete collections of closed patterns, possibly error-tolerant ones, from arbitrary n-ary relations, (2) enlarges them by hierarchical agglomeration, and (3) selects the relevant agglomerated patterns

DANCer: dynamic attributed networks with community structure generation

International audienc

Generating attributed networks with communities.

In many modern applications data is represented in the form of nodes and their relationships, forming an information network. When nodes are described with a set of attributes we have an attributed network. Nodes and their relationships tend to naturally form into communities or clusters, and discovering these communities is paramount to many applications. Evaluating algorithms or comparing algorithms for automatic discovery of communities requires networks with known structures. Synthetic generators of networks have been proposed for this task but most solely focus on connectivity and their properties and overlook attribute values and the network properties vis-à-vis these attributes. In this paper, we propose a new generator for attributed networks with community structure that dependably follows the properties of real world networks

Generating Attributed Networks with Communities2015/04/20

International audienc