责任导师 : Benedicte LEGRAND

助理责任导师 : MAGNIEN Clémence

Analyse exploratoire de flots de liens pour la détection d'événements

Un flot de liens représente une trace de l'activité d'un système complexe au cours du temps, où un lien apparaît lorsque deux entités du système entrent en interaction ; l'ensemble des entités et des liens forme un graphe. Ces traces constituent depuis quelques années des jeux de données stratégiques dans l'analyse de l'activité de systèmes complexes à grande échelle, impliquant des millions d'entités : réseaux de téléphonie mobile, réseaux sociaux, ou encore Internet. Nous présentons nos travaux de thèse sur les flots de lien, en particulier sur la caractérisation de leur dynamique et l'identification d'anomalies au cours du temps (événements). Nous proposons un cadre exploratoire sans hypothèse sur les données, faisant appel à l'analyse statistique et à la visualisation. Les événements détectés sont statistiquement significatifs et nous montrons comment valider leur pertinence. Nous illustrons enfin notre méthodologie sur l'évolution du réseau social en ligne Github, où des centaines de milliers de développeurs collaborent sur des projets de logiciel.

2011-2014 刊物

• 2014
  • M. Jacomy, T. Venturini, S. Heymann, M. Bastian : “ForceAtlas2, a Continuous Graph Layout Algorithm for Handy Network Visualization Designed for the Gephi Software”, PLoS ONE, vol. 9 (6), pp. e98679, (Public Library of Science) (2014)
  • A. Albano, J.‑L. GUILLAUME, S. Heymann, B. Le Grand : “Studying Graph Dynamics Through Intrinsic Time Based Diffusion Analysis”, Applications of Social Media and Social Network Analysis (2014)
• 2013
  • S. Heymann : “Analyse exploratoire de flots de liens pour la détection d’événements”, 博士论文, 答辩 2013-12-3, 责任导师 Legrand, Benedicte, 助理责任导师 : Magnien, Clémence (2013)
  • S. Heymann, B. Le Grand : “Visual Analysis of Complex Networks for Business Intelligence with Gephi”, 1^st International Symposium on Visualisation and Business Intelligence, in conjunction with the 17^th International Conference Information Visualisation, London, United Kingdom, pp. 307-312, (IEEE) (2013)
  • S. Heymann, B. Le Grand : “Monitoring User-System Interactions through Graph-Based Intrinsic Dynamics Analysis”, 7^th IEEE International Conference on Research Challenges in Information Science, Paris, France, pp. 1-10, (IEEE) (2013)
  • S. Heymann, B. Le Grand : “Suivi de la Dynamique Intrinsèque des Interactions entre Utilisateur et SI”, Actes de la 31^e Congrès INFormatique des ORganisations et Systèmes d'Information et de Décision, Paris, France (2013)
  • S. Heymann, B. Le Grand : “Towards A Redefinition of Time in Information Networks?”, WebSci 2013 - 5^th Annual ACM Web Science Conference, Paris, France, pp. 158-161, (ACM) (2013)
  • A. Albano, J.‑L. GUILLAUME, S. Heymann, B. Le Grand : “A Matter of Time - Intrinsic or Extrinsic - for Diffusion in Evolving Complex Networks”, Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Niagara Falls, Canada, pp. 202-206 (2013)
• 2012
  • S. Heymann, M. Latapy, C. Magnien : “Outskewer: Using Skewness to Spot Outliers in Samples and Time Series”, Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2012 IEEE/ACM International Conference on, Istanbul, Turkey, pp. 527-534, (IEEE) (2012)
• 2011
  • Ch. Jouis, S. Heymann, J.‑G. Ganascia : “GEPHI : un outil informatique pour la représentation graphique de grandes ontologies construites à partir de textes”, Actes du congrès ACFAS (Association Francophone pour le Savoir), Université de Sherbrook, Québec, Canada (2011)