Gérer et analyser les grands graphes des entités nommées
Auteur / Autrice : | Jocelyn Bernard |
Direction : | Hamamache Kheddouci |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 06/06/2019 |
Etablissement(s) : | Lyon |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....) |
Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Graphes, AlgOrithmes et AppLications | |
Jury : | Président / Présidente : Angela Bonifati |
Examinateurs / Examinatrices : Hamamache Kheddouci, Daniela Grigori | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Luc Baril, Thi Bich Hanh Dao |
Mots clés
Résumé
Dans cette thèse nous étudierons des problématiques de graphes. Nous proposons deux études théoriques sur la recherche et l'énumération de cliques et quasi-cliques. Ensuite nous proposons une étude appliquée sur la propagation d'information dans un graphe d'entités nommées. Premièrement, nous étudierons la recherche de cliques dans des graphes compressés. Les problèmes MCE et MCP sont des problèmes rencontrés dans l'analyse des graphes. Ce sont des problèmes difficiles, pour lesquels des solutions adaptées doivent être conçues pour les grands graphes. Nous proposons de travailler sur une version compressée du graphe. Nous montrons les bons résultats obtenus par notre méthode pour l'énumération de cliques maximales. Secondement, nous étudierons l'énumération de quasi-cliques maximales. Nous proposons un algorithme distribué qui énumère l'ensemble des quasi-cliques maximales. Nous proposons aussi une heuristique qui liste des quasi-cliques plus rapidement. Nous montrons l'intérêt de l'énumération de ces quasi-cliques par une évaluation des relations en regardant la co-occurrence des noeuds dans l'ensemble des quasi-cliques énumérées. Troisièmement, nous travaillerons sur la diffusion d'événements dans un graphe d'entités nommées. De nombreux modèles existent pour simuler des problèmes de diffusion de rumeurs ou de maladies dans des réseaux sociaux ou des problèmes de propagation de faillites dans les milieux bancaires. Nous proposons de répondre au problème de diffusion d'événements dans des réseaux hétérogènes représentant un environnement économique du monde. Nous proposons un problème de diffusion, nommé problème de classification de l'infection, qui consiste à déterminer quelles entités sont concernées par un événement. Pour ce problème, nous proposons deux modèles inspirés du modèle de seuil linéaire auxquels nous ajoutons différentes fonctionnalités. Finalement, nous testons et validons nos modèles sur un ensemble d'événements