Fouille d’interactions dans les réseaux complexes - SAIFI ABDELHAMID (université de msila, 2024)
Ces dernières années, les réseaux complexes tels que Facebook, Twitter, etc. ont connu une évolution considérable. Ces bases de données sont énormes et leur utilisation est souvent très gourmande en temps. Dans ce travail, nous présentons un calcul optimal en fouille de graphes pour la prédiction de liens, afin de réduire le temps d'exécution. Dans cette perspective, nous proposons une nouvelle approche qui exploite les composantes connexes d'un réseau au lieu d’opérer sur l’intégralité du réseau. Nous montrons que grâce à cette décomposition, les résultats de tous les algorithmes de prédiction de liens, utilisant les mesures de similarité basées sur le voisinage et le chemin, sont obtenus avec beaucoup moins de calculs et donc dans un délai beaucoup plus court. Nous montrons que ce gain dépend de la répartition des nœuds dans les composantes et peut être capté par les mesures de Gini et de variance. Nous proposons ensuite une architecture parallèle du processus de prédiction de lien basée sur la décomposition en composantes connexes. Pour valider cette architecture, nous avons mené une étude expérimentale sur une large gamme d’ensembles de données. Les résultats obtenus confirment clairement l'efficacité de l'exploitation de la décomposition du réseau en composantes connexes dans la prédiction de lien.
Keywords: Prédiction de lien, Réseau social, Traitement parallèle, fouille de graphes, · Informations locales, Fouille d'interactions, Réseaux complexes, composantes connexes, théorie des graphes