Un espace de recherche des motifs de graphes pour la compression de graphe : de Powergraph aux concepts triplets

A search space of graph motifs for graph compression : from Powergraphs to triplet concepts

• Auteur / Autrice : Lucas Bourneuf
• Direction : Jacques Nicolas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/12/2019
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique) - IRISA - DYLISS

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse formelle de concepts

Bioinformatique

Données -- Compression (informatique)

Théorie des graphes

Mots clés libres

Compression de graphes

Visualisation de graphes

Cliques et bicliques

Analyse de concepts formels

Programmation par ensembles réponses

Graph compression

Graph visualization

Cliques and bicliques

Formal concept analysis

Answer set programming

Résumé

L'Analyse Power Graph est une technique de compression sans perte de graphe visant à réduire la complexité visuelle d'un graphe. Le processus consiste à détecter des motifs, les cliques et les bicliques, qui permettent d'établir des groupes de nœuds organisés hiérarchiquement, des groupes d'arcs, et finalement un graphe réduit à ces groupes. Cette thèse propose tout d'abord la formalisation de l'espace de recherche de l'Analyse Power Graph, en utilisant l'Analyse de Concepts Formels comme base théorique pour exprimer le processus de compression. Le traitement indépendant de deux motifs présente des difficultés et nous proposons une notion unificatrice, les concepts triplets, qui conduiront à un motif unique plus général pour la compression. L'Analyse Power Graph et la nouvelle approche ont été implémentés dans un formalisme logique de Programmation par Ensembles Réponses (ASP), et nous présentons quelques applications en bioinformatique pour les deux approches. La thèse se clôt sur la présentation d'un environnement de visualisation et de spécification de haut-niveau en théorie des graphes.

Power Graph Analysis is a lossless graph compression method aiming at reducing the visual complexity of a graph. The process is to detect motifs, cliques and bicliques, which enables the hierarchical clustering of nodes, the grouping of edges, and ultimately a graph reduced to these groups. This thesis exposes first the formalization of the Power Graph Analysis search space, using Formal Concept Analysis as a theoretical ground to express the compression process. Because the independent treatment of two motifs presents some caveats, we propose a unification framework, triplet concepts, which encode a more general motif for compression. Both Power Graph Analysis and the new approach have been implemented in Answer Set Programming (ASP), a logical formalism, and we present some applications in bioinformatics of these two approaches. This thesis ends on the presentation of an high-level specification and visualization environment for graph theory.