Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2243317308> ?p ?o ?g. }
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- W2243317308 abstract "Dans le probleme de detection de communautes il est possible d'utiliser soit la dimension structurelle, soit la dimension compositionelle du reseau : dans le premier cas les communautes seraient composees par des groupes de noeuds fortement connectes mais peu similaires, et pour le deuxieme cas, les groupes auraient des noeuds similaires mais faiblement connectes. Donc en ne choisissant qu'une des dimensions la quantite possible d'information a extraire est reduite. Cette these a pour objectif de proposer une nouvelle approche pour utiliser en meme temps les dimensions structurelle et compositionelle lors de la detection de communautes de facon telle que les groupes aient des noeuds similaires et bien connectes. Pour la mise en oeuvre de cette approche il faut d'abord une nouvelle definition de communaute qui prend en compte les deux dimensions presentees auparavant et ensuite un modele nouveau de detection qui utilise cette definition, en trouvant des groupes de noeuds similaires et bien connectes. Le modele commence par l'introduction de la notion de point de vue qui permet de diviser la dimension compositionelle pour analyser le reseau depuis differentes perspectives. Ensuite le modele, en utilisant l'information compositionelle, influence le processus de detection de communautes qui integre les deux dimensions du reseau. La derniere etape est la visualisation du graphe de communautes qui positionne les noeuds selon leur similarite structurelle et compositionelle, ce qui permet d'identifier des noeuds importants pour les interactions entre communautes." @default.
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