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Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2022)



Université Paris Dauphine - PSL, M1 SIREN 2021-2022

Enseignant: Ale Abdo

Orientations:


Introduction : Séance 1 (22/03)

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Réseaux et graphes

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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 Web

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Navigation (HTML, hyperliens).

Données. Contenus. Traces.

Promenades. Flux. Diffusion.

Recherche.

Recommandation.

Sémantique (RDF, ontologies).

Techniques d'analyse et modélisation

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Statistique descriptive. Mesures locales et globales.

Processus dynamiques. Simulations.

Contraintes formelles et « modèles nuls ».

Modèles génératifs. Prédiction.

Fondamentaux de l'analyse de réseaux

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Diapos 1
  • Les éléments des graphes
  • Variantes de graphes
  • Cas notables
  • Voisins et degrés

Activité

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Activité A

Séance 2 (04/04)

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Fondamentaux de l'analyse de réseaux

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  • Voisins et degrés
  • Chemin et distance
  • Composantes d'un graphe

Analyse de réseaux

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  • Statistiques descriptives
  • Distributions et corrélations

Activité

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Séance 3 (25/04)

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Diapos 2

Analyse de réseaux

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  • Transitivité et corrélations

Bases du Web

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Activité

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Séance 4 (02/05)

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Diapos 3

Analyse de réseaux

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  • Proximité
  • Intermédiarité
  • Vecteur propre
  • Vecteur propre cas non-orienté
  • De vecteur propre à PageRank

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 5 (10/05)

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Analyse de réseaux

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Centralités et modèles dynamiques

  • Circulation (vecteur propre)
  • Transfert (intermédiarité)
  • Livraison (proximité)
  • Percolation (distance max / médiane)

Un article qui discute cette correspondance entre centralité et dynamique, ainsi que les limites de ces mesures.

Contagion (SIR+) et contagion social (SIRT+)

Modèles génératifs

  • Graphes aléatoires et modèle configurationnel
  • Modèles à bloc stochastiques (SBM)

Web

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  • Moteurs de recherche
    • Les diapos (dans Diapos 3) sur les éléments et fonctionnement d'un moteur de recherche est basé sur cette présentation

Activité

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Séance 6 (17/05)

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Diapos 4

Analyse de réseaux

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  • Modèle d'attachement préférentiel
  • Réseaux et classification
    • Classification, communautés, clusters, hiérarchies
    • Motifs et assortativité

Pour plus d'infos sur ces topiques et bien d'autres, naviguez depuis la boîte d'index à droite dans la page Network Science chez Wikipédia.

Web

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Systèmes de recommandation

  • Similarité et filtrage collaboratif
  • Scores spécialisés et généralistes

Activité

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