Détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques
Une approche multi-agents
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Dans ce travail, nous proposons une approche multi-agents et incrémentale pour la détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques. Dans cette approche, le réseau est représenté par un graphe de dépendances qui s'adapte à l'évolution du réseau. Pour la modélisation et la mise à jour de ce graphe, nous associons à chaque membre du réseau un agent-noeud qui observe l'évolution de ce membre du réseau social et met à jour le graphe localement. Pour définir la dépendance entre deux agents, nous nous basons sur le concept d'homophilie et sur les interactions entre le...
Dans ce travail, nous proposons une approche multi-agents et incrémentale pour la détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques. Dans cette approche, le réseau est représenté par un graphe de dépendances qui s'adapte à l'évolution du réseau. Pour la modélisation et la mise à jour de ce graphe, nous associons à chaque membre du réseau un agent-noeud qui observe l'évolution de ce membre du réseau social et met à jour le graphe localement. Pour définir la dépendance entre deux agents, nous nous basons sur le concept d'homophilie et sur les interactions entre les membres du réseau. Nous associons également à chaque communauté un agent-communauté. La détection et la dynamique des communautés résultent des comportements et des interactions entre les différents agents. Afin d'étudier les performances de cette approche, nous l'avons appliquée à un ensemble très varié de graphes réels et artificiels. Les résultats ont été suffisamment satisfaisants et montrent la bonne performance de notre modèle.
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