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Réseaux sociaux, analyse et data mining

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Introduction aux réseaux sociaux : problématiques pour la fouille de données
Emmanuel Viennet (Paris XIII)

16 février 2010

L’étude des réseaux sociaux a récemment connu un essor remarquable, avec le développement de nouvelles méthodes d’analyse et de fouille de données. De nombreuses applications industrielles produisent des données structurées en réseaux : sites Web 2.0, opérateurs de télécommunications, etc. Les problèmes posés sont très variés et vont de la catégorisation de documents (ou de messages) à la détection de communautés d’utilisateurs, en passant par les systèmes de recommandation et le "marketing viral". L’analyse des réseaux sociaux pose des problèmes difficiles, comme la modélisation des interactions "sociales", la fouille de données structurées (graphes, textes, données hétérogènes) et la prise en compte de l’évolution temporelle des réseaux. De plus, les applications génèrent souvent des volumes de données très importants, avec des graphes comptant plusieurs dizaines des millions de nœuds, ce qui pose de sérieuses restrictions sur les algorithmes utilisables. Dans cet exposé, nous présentons ce domaine de recherche et décrirons quelques problématiques et exemples pouvant intéresser les statisticiens.

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Emmanuel Viennet Emmanuel Viennet (Paris XIII)