Canu, Maël
[Author]
;
Paris 6
[Contributor];
Detyniecki, Marcin
[Contributor];
Lesot, Marie-Jeanne
[Contributor]
Détection de communautés orientée sommet pour des réseaux mobiles opportunistes sociaux ; Vertex centred community detection for opportunistic mobile social networks
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Détection de communautés orientée sommet pour des réseaux mobiles opportunistes sociaux ; Vertex centred community detection for opportunistic mobile social networks
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Les travaux présentés dans la thèse s'inscrivent dans le cadre de l'analyse des graphes de terrain (complex networks) et plus précisément de la tâche de détection de communautés, c'est-à-dire la reconnaissance algorithmique de sous-graphes particulièrement denses. Nous nous intéressons spécifiquement à l'implémentation d'une telle méthode dans un contexte fortement décentralisé et distribué : des réseaux MANET opportunistes formés par de petits objets connectés communiquant en pair-à-pair. Afin de tenir compte des contraintes d'exécution d'algorithme dans de tels réseaux, les travaux présentés dans la thèse proposent des méthodes conçues selon le paradigme récent et actif nommé orienté sommet, en alliant le traitement de graphes Think-Like-a-Vertex aux méthodes de détection de communautés basées sur des leaders ou des graines : celles-ci présentent en effet des propriétés de décentralisation qui autorisent des implémentations parallèles et distribuées appropriées au cadre applicatif considéré. Dans ce contexte, nous proposons d'une part un principe global de fonctionnement original que nous mettons en oeuvre et déclinons dans trois algorithmes dédiés à trois configurations différentes de la tâche de détection de communautés : l'algorithme VOLCAN considère le cas de référence des communautés disjointes dans un graphe statique. Nous l'étendons ensuite avec l'algorithme LOCNeSs au cas des communautés recouvrantes, qui autorisent un sommet à appartenir à plusieurs communautés simultanément : cette généralisation donne plus de flexibilité à la détection et la rend plus appropriée au cadre applicatif considéré. Nous examinons également le cas des graphes dynamiques, c'est-à-dire dont les sommets et les arêtes évoluent au cours du temps, auquel est consacré l'algorithme DynLOCNeSs. Chacun des algorithmes est associé à une implémentation décentralisée et fait l'objet d'une étude théorique ainsi qu'expérimentale sur des données artificielles et réelles permettant d'évaluer la qualité des résultats fournis et de les ...