La plupart des graphes de terrain ont une structure particulière dans laquelle les noeuds sont organisés suivant des groupes, appelés communautés, avec beaucoup de connexions internes mais peu entre eux. L'identification des communautés apporte un éclairage nouveau sur la structure du graphe et est importante dans de nombreux contextes. Elle a, par exemple, déjà été utilisée pour la visualisation de graphes et pour étudier différents types de réseaux comme des réseaux sociaux ou biologiques. Nous allons étudier cette structure dans le cas des réseaux dynamiques afin de comprendre comment évoluent les groupes. Pour cela, nous allons suivre deux approches. La première consiste à suivre des communautés au cours du temps en les détectant à chaque instant et en suivant leur évolution. La deuxième approche consiste à détecter la structure communautaire non pas juste pour un instant mais pour une période donnée appelée la fenêtre de temps. Nous finirons par présenter des applications à la détection d'événements sur Internet et la segmentation de vidéos.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Thomas Aynaud effectue actuellement de la recherche et développement en machine-learning. Il a effectué avant cela un doctorat en informatique à l'université Pierre et Marie Curie sous la direction de Jean-Loup Guillaume et Matthieu Latapy entre 2009 et 2011.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Paperback. Zustand: Brand New. 140 pages. French language. 8.66x5.91x0.32 inches. In Stock. Artikel-Nr. zk6131560757
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
Zustand: New. Artikel-Nr. 5798175
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -La plupart des graphes de terrain ont une structure particulière dans laquelle les noeuds sont organisés suivant des groupes, appelés communautés, avec beaucoup de connexions internes mais peu entre eux. L'identification des communautés apporte un éclairage nouveau sur la structure du graphe et est importante dans de nombreux contextes. Elle a, par exemple, déjà été utilisée pour la visualisation de graphes et pour étudier différents types de réseaux comme des réseaux sociaux ou biologiques. Nous allons étudier cette structure dans le cas des réseaux dynamiques afin de comprendre comment évoluent les groupes. Pour cela, nous allons suivre deux approches. La première consiste à suivre des communautés au cours du temps en les détectant à chaque instant et en suivant leur évolution. La deuxième approche consiste à détecter la structure communautaire non pas juste pour un instant mais pour une période donnée appelée la fenêtre de temps. Nous finirons par présenter des applications à la détection d'événements sur Internet et la segmentation de vidéos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 140 pp. Französisch. Artikel-Nr. 9786131560750
Anzahl: 2 verfügbar
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. Détection de communautés dans les réseaux dynamiques | Applications de la méthode de Louvain aux graphes dynamiques | Thomas Aynaud (u. a.) | Taschenbuch | 140 S. | Französisch | 2012 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131560750 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 106205637
Anzahl: 5 verfügbar