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RNTI

MODULAD
Extraction de co-variations entre des propriétés de sommets et leur position topologique dans un graphe attribué
In EGC 2012, vol. RNTI-E-23, pp.221-232
Résumé
L'analyse de grands réseaux est très étudiée en fouille de données.
Toutefois, les approches existantes proposent une analyse soit à un niveau macroscopique
(étude des propriétés globales comme la distribution des degrés),
soit à un niveau microscopique (extraction de sous-graphes fréquents ou denses).
Nous proposons une nouvelle méthode qui effectue une analyse intermédiaire
permettant de découvrir des motifs regroupant des propriétés microscopiques et
macroscopiques du réseau. Ces motifs capturent des co-variations entre des propriétés
numériques relatives aux sommets. Par exemple, un motif mésoscopique
dans un réseau de co-auteurs peut être plus le nombre de publications à EGC est
important, plus la centralité des sommets correspondants dans le réseau l'est
également. Notre contribution est multiple. D'abord, ce travail est le premier
à exploiter conjointement des propriétés locales et des propriétés topologiques.
De plus, nous produisons de nouvelles avancées dans le domaine de l'extraction
de co-variations en revisitant les motifs émergents dans ce contexte. Enfin, nous
rapportons une analyse d'un réseau bibliographique réel issu de DBLP.