Détection des communautés dans les réseaux sociaux basée sur l’analyse formelle de concepts

Abstract

L’étude des structures de communautés dans les réseaux devient, à profusion, une question préoccupante. Connaitre les modules de base (communautés) des réseaux nous facilite la compréhension de leurs fonctionnements et comportements, et nous aide à appréhender les performances de ces systèmes, elle nous permet d’obtenir une vue macroscopique des système complexes et constitue une aide précieuse pour comprendre et analyser ces systèmes. Une communauté dans un réseau correspond à un ensemble de nœuds qui sont fortement liés entre eux, mais faiblement liés avec le reste du graphe. Ce modeste travail vise à démontrer qu’il est pertinent d’utiliser l’analyse formelle de concepts pour la détection de communautés, contrairement aux approches classiques qui n’utilisaient que des graphes. Pour ce faire, nous avons entamé notre thème par une étude de l’état de l’art ce qui nous a permis, ensuite, de présenter une classification des méthodes de détection de communautés à savoir celle basée sur les graphes et celle portant sur l’analyse de concept formelle. Dans le second volet, nous nous sommes intéressés à l’élaboration d’une approche de détection des communautés disjointes et chevauchantes dans des réseaux sociaux qui prend en considération tous les acteurs d’un réseau social ; et affecte tous les nœuds isolés. L’idée principale réside en fait, dans l’extraction des communautés en se basant sur deux paramètres ; la maximisation de modularité introduite par Newman, et le calcul de la conductance.