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RNTI

MODULAD
Extraction de communautés ego-centrées par apprentissage supervisé d’espaces prétopologiques
In EGC 2019, vol. RNTI-E-35, pp.117-128
Résumé
Nous proposons une méthode d’extraction de communautés ego-cen-
trées reposant sur l’apprentissage d’un modèle de propagation prétopologique.
Là où les méthodes classiques ne considèrent souvent qu’un aspect de la structu-
ration du réseau pour en extraire ses communautés, la prétopologie permet une
analyse multi-critères du réseau. Notre démarche consiste à apprendre de fa-
çon supervisée un espace prétopologique défini par une combinaison logique de
descripteurs du réseau. Une communauté locale à chaque nœud peut alors être
extraite par une opération définie sur l’espace prétopologique appris.La qualité
de chaque communauté locale est ensuite évaluée selon une communauté de ré-
férence. Nous avons comparé notre approche aux approches existantes sur des
réseaux synthétiques et du réel et montrons ainsi sa pertinence.