Thèse soutenue

Détection de communautés : complexité computationnelle et approximation

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Auteur / Autrice : Thomas Pontoizeau
Direction : Cristina Bazgan
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/06/2018
Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (Paris)
établissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
Jury : Président / Présidente : Yann Vaxès
Examinateurs / Examinatrices : Cristina Bazgan, Yann Vaxès, Michel Habib, Ioan Todinca, Henning Fernau, Rodolphe Giroudeau, Aline Parreau
Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Habib, Ioan Todinca

Résumé

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Cette thèse étudie la détection de communautés dans le contexte des réseaux sociaux. Un réseau social peut être modélisé par un graphe dans lequel les sommets représentent les membres et les arêtes représentent les relations entre les membres. En particulier, j'étudie quatre différentes définitions de communauté. D'abord, une structure en communautés peut être définie par une partition des sommets telle que tout sommet a une plus grande proportion de voisins dans sa partie que dans toute autre partie. Cette définition peut être adaptée pour l'étude d'une seule communauté. Ensuite, une communauté peut être vue comme un sous graphe tel que tout couple de sommets sont à distance 2 dans ce sous graphe. Enfin, dans le contexte des sites de rencontre, je propose d'étudier une définition de communauté potentielle dans le sens où les membres de la communauté ne se connaissent pas, mais sont liés par des connaissances communes. Pour ces trois définitions, j'étudie la complexité computationnelle et l'approximation de problèmes liés à l'existence ou la recherche de telles communautés dans les graphes.