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Agrégats de mots sémantiquement cohérents issus d'un grand graphe de terrain


par Christian Belbèze
Université Toulouse 1 Capitole - Doctorat en informatique 2012
  

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1.5.2 Recherche et détection de communautés dans les graphes

Dans la littérature scientifique, les processus de recherche au sein d'un graphe pouvant créer un ensemble de noeuds cohérent sont habituellement nommés « clusterisation de graphe » ou « Détection de communautés ».

Obtenir la capacité à déterminer des communautés valides dans des grands graphes de terrain peut apporter des changements majeurs dans notre quotidien. Ainsi, la création de groupes d'utilisateurs ayant les mêmes centres d'intérêt permet d'améliorer le type de recommandations sur certains achats de produits comme chez « amazon.com ». On peut aussi

1.6. Conclusion 47

Chapitre 1. État de l'art, notions, définitions et vocabulaire sur les graphes

se servir de ces outils pour repérer des communautés spécifiques telles que les communautés pédophiles [Belbeze&al-2009-1]. Il est également possible d'étudier ces communautés pour suivre leurs évolutions et les nouveaux comportements de leurs membres ; par exemple, par la découverte de nouveaux mots utilisés par une communauté identifiée [Belbeze&al-2009-2]. La détection de communautés peut aussi être un élément d'étude en épidémiologie pour mieux comprendre les processus de propagation [Britton&al-2008]. Les regroupements sont aussi manipulés de façon à rendre les grands graphes lisibles. En représentant uniquement les communautés des graphes de plusieurs milliers de points, ceux-ci peuvent alors devenir beaucoup plus lisibles [Villa&al-2009]. Dans les réseaux de mots, les communautés peuvent aussi être employées pour la représentation d'espaces ontologiques [MikaVrije-2005].

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