Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
La recherche de liens conceptuels fréquents (FCL) est une nouvelle approche de clustering de réseaux, qui exploite à la fois la structure et les attributs des noeuds. Bien que les travaux récents se soient déjà intéressés à l’optimisation des algorithmes de recherche des FCL, peu de travaux sont aujourd’hui menés sur la complémentarité qui existe entre les liens conceptuels et l’approche classique de clustering qui consiste en l’extraction de communautés. Ainsi dans ce papier, nous nous intéressons à ces deux approches. Notre objectif est d’évaluer les relations potentiellement existantes entre les communautés et les FCL pour comprendre la façon dont les motifs obtenus par chacune des méthodes peuvent correspondre ou s’intersecter ainsi que la connaissance utile résultant de la prise en compte de ces deux types de connaissance. Nous proposons pour cela un ensemble de mesures originales, basées sur la notion d’homogénéité, visant à évaluer le niveau d’intersection des FCL et des communautés lorsqu’ils sont extraits d’un même jeu de données. Notre approche est appliquée à deux réseaux et démontre l’importance de considérer simultanément plusieurs types de connaissance et leur intersection.
Extraction et gestion des connaissances
Rennes, France

hal-01312560
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01312560

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
The extraction of knowledge from social networks is an area that has experienced significant growth in recent years. Indeed, thanks to the improvement of storage and calculation capacities, and the heterogeneity of data that can currently be extracted, much effort has been made to go beyond traditional knowledge, by proposing new kinds of patterns that take into account the context. However, while many works were interested in designing new patterns of knowledge or in optimizing existing approaches, few studies have been focused in merging patterns and on the useful knowledge emerging from such fusions. In this work, we focus on two network clustering approaches, able to extract two distinct kinds of patterns, and we seek to understand both the intersections that can exist between them and the knowledge that emerges from their fusion. The first is the classical nodes clustering approach that consists in searching for communities into a network. The second is the search for frequent conceptual links, a new link clustering approach that aims identifying frequent links between groups of nodes sharing common attributes. We propose a set of original measures that aim to evaluate the amount of shared information between these patterns when they are extracted from a same network. These measures are applied to three datasets and demonstrate the interest in simultaneously considering several sources of knowledge.
Advances in Knowledge Discovery and Management (AKDM)

hal-01514227
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01514227
DOI : 10.1007/978-3-319-45763-5_13

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
Dans ce travail, nous analysons les données concernant les articles publiés à la conférence EGC. Notre objectif est d’identifier et de comprendre les tendances en matière de collaborations. Pour ce faire, nous adoptons une modélisation descriptive, à travers une approche réseau qui consiste à générer tout d’abord le réseau de collaborations des auteurs à partir des données. Nous enrichissons ensuite les noeuds de ce réseau d’une dizaine d’attributs individuels extraits à partir des données. Enfin, nous recherchons des vues conceptuelles, une approche récente de clustering de liens, qui permet de synthétiser des réseaux en mettant en évidence les ensembles d’attributs retrouvés fréquemment liés dans le réseau. Les résultats obtenus montrent les tendances existantes dans les comportements de collaborations. Dans ce papier, nous présentons ces tendances et montrons comment elles évoluent selon différents seuils d’extraction.
Extraction et gestion des connaissances
Reims, France

hal-01312559
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01312559