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Modélisation des Réseaux (M1, 2018)

Une page de Wikiversité, la communauté pédagogique libre.

Université Paris Dauphine, M1 IRN 2018-2019

Enseignant: Ale Abdo

Orientations:

Introduction (01/10)

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Représenter relations, réseaux descriptives, réseaux et autres espaces. Distances dans un réseau ? Combien de dimensions ? Réseaux de réseaux et de projections, réseaux d'épiphénomènes. Réseaux ou Graphe ?

Réseaux et Web

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Navigation (hyperliens). Recherche. Recommandation. Échantillonnage. Transport et diffusion. Sémantique (RDF, ontologies).

Techniques d'analyse et modélisation

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Contraintes formelles et modèles nuls. Statistique descriptive. Mesures noeud-centriques et étendues. Processus dynamiques. Simulations. Modèles génératifs. Modèles prédictifs.

Séance 1 (5/10)

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Diapos 1 (lien alternatif)

Fondamentaux de l'analyse de réseaux

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  • Éléments des graphes
  • Variantes de graphes
  • Cas notables
  • Voisins et degrés
  • Chemin et distance

Séance 2 (15/10)

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Analyse de réseaux

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  • Révisiondes fondamentaux
  • Correction de l'activité B

Séance 3 (22/10)

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Diapos 2 (lien alternatif)

Analyse de réseaux

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  • Statistiques descriptives
  • Distributions et corrélations

Fondamentaux du Web

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Séance 4 (30/10)

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Analyse de réseaux

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  • Transitivité
  • Transitivité et corrélations

Activité D

Séance 5 (5/11)

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Diapos 3 (lien alternatif)

Analyse de réseaux

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  • Correction activité D
  • Proximité
  • Intermédiarité

Web Sémantique

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Séance 6 (12/11)

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Analyse de réseaux

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  • Commentaires sur l'Activité C
  • Intermédiarité
  • Vecteur propre

Séance 7 (19/11)

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Diapos 4 (lien alternatif)

Analyse de réseaux

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  • De vecteur propre à PageRank
  • Moteurs de recherche
  • Mesures génériques et mesures personnalisés
  • Systèmes de recommandation

Données du Web

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  • Reprise de concepts fondamentaux déjà vus
  • LinkedData, OpenData et LinkedOpenData

Séance 8 (26/11)

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  • Vos questions sur les activités et contenus du cours

Séance X (Y/Z)

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Sujets qu'on aurait pu voir avec plus de temps (à vous d'explorer!)

  • phénomène "small world" en détail
  • motifs, familles de réseaux; cycles et coupes
  • modèles génératifs (aléatoires, connexion préférentielle, modèles à bloques)
  • détection de communautés (modularité, infomap, modèles à bloques stochastiques)

Examen (12/12)

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