Proposition de sujet de stage
——— Avec nos excuses en cas de réception multiple ———————
dans l’équipe KID du laboratoire LGI2P à Nîmes de l’Ecole des Mines d’Ales
EXTRACTION DE COMMUNAUTÉS RECOUVRANTES
PAR COMPLÉMENTARITÉ ET ÉQUILIBRE DE NASH
DANS LES RÉSEAUX SOCIAUX
Encadrants : Michel Plantié
Laboratoire et équipe : LGI2P de l'EMA, équipe KID
(Knowledge and Image for Decision making)
Lieu : Nîmes, site EERIE, parc Georges Besse, 30000 Nîmes
Sujet
Les réseaux sociaux occupent une part de plus en plus importante dans l’échange de données sur le web. La recommandation de produits et de services, les modèles utilisateurs enrichis par des données sociales peuvent revêtir une grande importance.
La recherche de communautés dans les graphes est un problème ancien, et la grande majorité des techniques utilisées cherchent à optimiser les temps de calcul de ces communautés et le meilleur arrangement possible de ces communautés selon des critères de cohésion ou de modularité, etc.[1][2][3][4]
La signification et la stabilité de ces communautés ainsi constituées n’est que peu abordée dans les travaux actuels. Les auteurs appliquent un algorithme unique d’optimisation et observent ensuite les performances.
Le recouvrement revêtant des fondements sémantiques importants sont peu étudiés. Plusieurs auteurs dont Roth [5] en construisant des communautés épistémiques ont abordé le sujet. De même la stabilité et la répartition équitable et équilibrée des personnes dans les communautés sont peu étudiés. Nos travaux récents montrent la possibilité d’obtenir un équilibre de Nash dans les constructions des communautés [6].
La complémentarité est une problématique intéressante pour montrer la couverture sémantique de communautés.
Nous nous intéressons à ce champ de recherche qui pose de nombreuses questions théoriques et pratiques.
Le sujet proposé a les objectifs suivants :
-    Après un état de l’art, étudier et compléter les définitions de la complémentarité adaptée à la détection de communautés dans des grands volumes de données de graphes provenant des réseaux sociaux
-    Etudier la stabilité et la complémentarité de communautés extraites à partir de données sociales
-    rechercher les optimums de stabilité et d’équilibre tout en tenant compte de leur sémantique.
-    Approfondir les travaux de recherche de complémentarité de communautés recouvrantes.
[1] Papadopoulos, Y. Kompatsiaris, A. Vakali, and P. Spyridonos, “Community detection in Social Media,” Data Mining and Knowledge Discovery, no. June, pp. 1–40, 2011.
[2] M. F. Porter, “An algorithm for suffix stripping,” Program, pp. pp 130-137, 1980.
[3] B. Yang, D. Liu, J. Liu, and B. Furht, Discovering communities from Social Networks:  Methodologies and Applications. Boston, MA: Springer US, 2010, pp. 331-346.
[4]   S. Fortunato, “Community detection in graphs,” Physics Reports, vol. 486, no. 3-5, p. 103, Jun. 2009.
[5]   C. Roth and P. Bourgine, “Epistemic Communities: Description and Hierarchic Categorization,” Mathematical Population Studies: An International Journal of Mathematical Demography, vol. 12, no. 2, pp. 107-130, 2005.
[6]    Michel Crampes and Michel Plantié, “A Unified Community Detection, Visualization and Analysis method. Advanced Complex Systems, World Scientific Publishing,  Imperial College Press, 2013.
[7]    Michel Crampes and Michel Plantié, Organisation de communautés et Equilibre de Nash, IC - 25èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, France (2014)

=====================================================
Dr. Michel Plantié - +33 466387035
Enseignant-Chercheur Laboratoire LGI2P

Ecole des Mines d'Ales, Institut Mines-Télécom
Parc scientifique Georges Besse, 30035 Nîmes Cedex 1 
www.socialnetworks.wp.mines-telecom.fr
=====================================================