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Curs stables de communauts dans les graphes de terrain (Omn.Pres.Franc.) (French Edition),Used
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Dans de nombreux contextes, des ensembles d'entits en relation peuvent tre modliss par des graphes, dans lesquels les entits individuelles sont reprsentes par des sommets et les relations entre ces entits par des liens. Ces graphes, que nous appellerons "graphes de terrain", peuvent tre rencontrs dans le monde rel dans diffrents domaines tels que les sciences sociales, l'informatique, la biologie, le transport, la linguistique, etc. La plupart des graphes de terrain sont composs de sousgraphes denses faiblement interconnects appels communauts et de nombreux algorithmes ont t proposs afin d'identifier cette structure communautaire automatiquement. Nous nous sommes intresss aux problmes des algorithmes de dtection de communauts, notamment leur nondterminisme et l'instabilit qui en dcoule. Nous avons prsent une mthodologie qui permets d'amliorer les rsultats obtenus avec les techniques actuelles de dtection de communauts. Nous avons propos une approche base sur le concept de communauts fortes ou curs de communauts et nous avons montr l'amlioration apporte par notre approche en l'appliquant des graphes rels et artificiels.
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