Partitionnement de grands graphes : mesures, algorithmes et visualisation

Graph Partitioning : measures, algorithms and visualization

• Auteur / Autrice : François Queyroi
• Direction : Maylis Delest, Romain Bourqui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/10/2013
• Etablissement(s) : Bordeaux 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique / LaBRI
• Jury : Président / Présidente : Cyril Gavoille
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : James M. Abello, Laurence Duval
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascale Kuntz-Cosperec, Matthieu Latapy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Partitionnement de graphes

Mots clés libres

Détection de communautés

Partitionnement

Visualisation de graphes

Community detection

Partitioning

Graph visualization

Résumé

L'analyse de réseaux (représentés par des graphes) est une composante importante dans la compréhension de systèmes complexes issus de nombreuses disciplines telles que la biologie, la géographie ou la sociologie. Nous nous intéressons dans cette thèse aux décompositions de ces réseaux. Ces décompositions sont utiles pour la compression des données, la détection de communautés ou la visualisation de graphes. Une décomposition possible est un partitionnement hiérarchique des sommets du graphe. Nous traitons de l'évaluation de la qualité de telles structures (leur capacité à bien capturer la topologie du graphe) par le biais de mesures de qualité. Nous discutons ensuite l'utilisation de ces mesures en tant que fonctions objectives à maximiser dans le cadre d'algorithmes de partitionnement. Enfin, nous nous intéressons à la définition de métaphores visuelles efficaces permettant de représenter différentes décompositions de graphes.

Network analysis is an important step in the understanding of complex systems studied in various areas such as biology, geography or sociology. This thesis focuses on the problems related to the decomposition of those networks when they are modeled by graphs. Graph decomposition methods are useful for data compression, community detection or network visualisation. One possible decomposition is a hierarchical partition of the set of vertices. We propose a method to evaluate the quality of such structures using quality measures and algorithms to maximise those measures. We also discuss the design of effective visual metaphors to represent various graph decompositions.