Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2020)




Université Paris Dauphine - PSL, M1 SIREN 2019-2020

Enseignant: Ale Abdo

Orientations:


Introduction (14/04)

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Réseaux

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Relations, mesures, épiphénomènes.

Réseaux et espaces, distance, dimension, projection.

Théorie des graphes, réseaux aléatoires, réseaux complexes.

Bases de données et réseaux, données éparses.

Réseaux et Web

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Navigation (HTML, hyperliens).

Traces. Données.

Promenades. Flux. Diffusion.

Recherche. Recommandation.

Sémantique (RDF, ontologies).

Techniques d'analyse et modélisation

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Statistique descriptive. Mesures nœud-centriques et globales.

Processus dynamiques. Simulations.

Modèles génératifs. Modèles prédictifs.

Contraintes formelles et modèles nuls.

Activité

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Activité A

Séance 1 (21/04)

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Diapos 1

Fondamentaux de l'analyse de réseaux

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  • Les éléments des graphes
  • Variantes de graphes
  • Cas notables
  • Voisins et degrés
  • Chemin et distance

Activité

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Séance 2 (05/05)

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Diapos 2

Analyse de réseaux

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  • Statistiques descriptives
  • Distributions et corrélations
  • Transitivité

Bases du Web

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Activité

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Séance 3 (12/05)

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Diapos 3

Analyse de réseaux

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  • Transitivité et corrélations
  • Transitivité et distances : le phénomène du petit monde
  • Proximité
  • Intermédiarité

Web Sémantique

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  • How an IBM Watson Health rescue mission collapsed (sur la valeur des ontologies et vocabulaires pour lier des données divers) :
    « The team was to be given nine months to turn things around and “improve accuracy,” “standardize terminology,” and “reduce overlap” among the groups working on a dozen different health products. » , « The document, dated April 26, 2017, also describes a troublesome “lack of standardization” among teams working on different projects, noting as an example, that four of Watson’s cancer products each defined a particular type of leukemia in different ways. », « It describes a plan to deploy employees to annotate medical records to develop a standardized dictionary that could be used to train a machine-learning-based system for use across the organization, instead of developing separate algorithms for each product ».

Activité

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Séance 4 (19/05)

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Diapos 4 : séances 4 et 5

Analyse de réseaux

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  • Vecteur propre
  • De vecteur propre à PageRank
  • Moteurs de recherche
  • Mesures génériques et mesures personnalisés

Activité

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Séance 5 (26/05)

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Analyse de réseaux

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  • Systèmes de recommandation
    • Similarité et filtrage collaboratif
    • Scores spécialisés et généralistes
  • Réseaux et classification
    • Classification, communautés, clusters, hiérarchies
    • Modularité et motifs assortatifs
    • Modèles à bloc stochastiques (SBM)
  • Révision de concepts

Activité

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