Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2022)

Introduction : Séance 1 (22/03)Modifier

Réseaux et graphesModifier

Qu'appelons-nous « réseaux » ?

Qu'est-ce que c'est une relation ?

Qu'est-ce que c'est un graphe ?

Quand représenter un système comme un graphe ?

Quelles choix dans la fabrique d'un « modèle de réseau » ?

Comment travailler projections et mesures ?

Phénomènes des et dans les réseaux.

Distance, dimension.

Réseaux plongés dans un espace.

Théorie des graphes, réseaux aléatoires, réseaux complexes.

Calculs et bases de données pour réseaux: ensembles, matrices d'adjacence, listes d'adjacence.

Réseaux et WebModifier

Navigation (HTML, hyperliens).

Données. Contenus. Traces.

Promenades. Flux. Diffusion.

Recherche.

Recommandation.

Sémantique (RDF, ontologies).

Techniques d'analyse et modélisationModifier

Statistique descriptive. Mesures locales et globales.

Processus dynamiques. Simulations.

Contraintes formelles et « modèles nuls ».

Modèles génératifs. Prédiction.

Fondamentaux de l'analyse de réseauxModifier

Diapos 1

Les éléments des graphes
Variantes de graphes
Cas notables
Voisins et degrés

ActivitéModifier

Activité A

Séance 2 (04/04)Modifier

Fondamentaux de l'analyse de réseauxModifier

Voisins et degrés
Chemin et distance
Composantes d'un graphe

Analyse de réseauxModifier

Statistiques descriptives
Distributions et corrélations

ActivitéModifier

Activité B

Séance 3 (25/04)Modifier

Diapos 2

Analyse de réseauxModifier

Transitivité et corrélations

Transitivité et distances : le phénomène du petit monde
- Le concept et l'expérience originale
- La formalisation moderne chez Wikipédia, et l'article l'ayant introduite
- Une version moderne de l'expérience
Proximité

Bases du WebModifier

HTTP, HTML, ECMAScript et autres standards du Web
- Origines, W3C
Données et services: centralisation et décentralisation
RDF et Ontologies, LinkedOpenData
- Schema.org, Wikidata, JoinUp, TourismData
- Le format RDF Turtle
- en pratique ...

ActivitéModifier

Activité C

Séance 4 (02/05)Modifier

Diapos 3

Analyse de réseauxModifier

Proximité
Intermédiarité

Vecteur propre
Vecteur propre cas non-orienté
De vecteur propre à PageRank

Web SémantiqueModifier

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 ».