Analytique évolutive de graphiques massifs
Des informations massives, complexes et interconnectées sont recueillies par la recherche scientifique dans différents domaines des sciences naturelles et sociales. Les graphes sont couramment sélectionnés comme modèle de telles informations : les graphes peuvent représenter avec succès des données imprécises, incertaines et bruitées; Les graphes sont bien adaptés à l’analyse de structures de données; La théorie des graphes dispose d’un appareil mathématique bien développé qui constitue une base solide et solide pour la recherche en graphes. Au cœur de la recherche proposée figurent l’analytique communautaire des graphes et la diffusion de l’information à travers des graphes. Le projet de recherche étudiera quelles définitions communautaires sont le mieux corrélées à l’existence de propagateurs influents parmi les membres de la communauté, et si le statut (importance relative) d’un individu dans une communauté lui permet de devenir un propagateur influent dans le réseau plus large. La recherche sur la diffusion de l’information implique le développement des algorithmes de maximisation d’influence qui calculent les nœuds et/ou communautés les plus influents dans le graphe. À CONTINUER
Voir la description complète du projetAlex Thomo
Institut national d’informatique
Informatique
Éducation
Université de Victoria
Bourse de recherche Globalink