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Dissertations / Theses on the topic 'Graph community detection'

Author: Grafiati
Published: 5 June 2025
Last updated: 1 August 2025

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Djuphammar, Felix. "Efficient graph embeddings with community detection." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-185134.

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Abstract:
Networks are useful when modeling interactions in real-world systems based on relational data. Since networks often contain thousands or millions of nodes and links, analyzing and exploring them requires powerful visualizations. Presenting the network nodes in a map-like fashion provides a large scale overview of the data while also providing specific details. A suite of algorithms can compute an appropriate layout of all nodes for the visualization. However, these algorithms are computationally expensive when applied to large networks because they must repeatedly derive relations between ever
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Alsahafy, Maram Saad M. "Efficient Algorithms for Speeding Up Graph Data Analytics." Thesis, The University of Sydney, 2021. https://hdl.handle.net/2123/26166.

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Abstract:
Graph model has been playing an important role in analyzing the data from real applications such as social networks, communication networks, and information networks. It models entities of the applications as vertices/nodes in the graph, and models relationships among the entities as edges between vertices in the graph. In recent years there has been an increasing number of studies of complex graph analysis coinciding with the rapid development of information technologies, such as online social networks and (mobile/email) communication networks. Due to the growing sizes of these graph data,
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Nastos, James. "Utilizing graph classes for community detection in social and complex networks." Thesis, University of British Columbia, 2015. http://hdl.handle.net/2429/53014.

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Abstract:
Social network analysis is a cross-disciplinary study of interest to mathematicians, physicists, computer scientists and sociologists. It deals with looking at large networks of interactions and extracting useful or meaningful information from them. One attribute of interest is that of identifying social communities within a network: how such a substructure should be defined is a widely-studied problem in itself. With each new definition, there is a need to study in what applications or context such a definition is appropriate, and develop algorithms and complexity results for the computation
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4

Geffrier, Valentin. "Community Detection applied to Cross-Device Identity Graphs." Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-216963.

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Abstract:
The personalization of online advertising has now become a necessity for marketing agencies. The tracking technologies such as third-party cookies gives advertisers the ability to recognize internet users across different websites, to understand their behavior and to assess their needs and their tastes. The amount of created data and interactions leads to the creation of a large cross-device identity graph that links different identifiers such as emails to different devices used on different networks. Over time, strongly connected components appear in this graph, too large to represent only th
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Weigert, Stefan. "Community-Based Intrusion Detection." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-217677.

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Abstract:
Today, virtually every company world-wide is connected to the Internet. This wide-spread connectivity has given rise to sophisticated, targeted, Internet-based attacks. For example, between 2012 and 2013 security researchers counted an average of about 74 targeted attacks per day. These attacks are motivated by economical, financial, or political interests and commonly referred to as “Advanced Persistent Threat (APT)” attacks. Unfortunately, many of these attacks are successful and the adversaries manage to steal important data or disrupt vital services. Victims are preferably companies from v
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Psorakis, Ioannis. "Probabilistic inference in ecological networks : graph discovery, community detection and modelling dynamic sociality." Thesis, University of Oxford, 2013. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:84741d8b-31ea-4eee-ae44-a0b7b5491700.

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Abstract:
This thesis proposes a collection of analytical and computational methods for inferring an underlying social structure of a given population, observed only via timestamped occurrences of its members across a range of locations. It shows that such data streams have a modular and temporally-focused structure, neither fully ordered nor completely random, with individuals appearing in "gathering events". By exploiting such structure, the thesis proposes an appropriate mapping of those spatio-temporal data streams to a social network, based on the co-occurrences of agents across gathering events, w
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Wengle, Emil. "Modelling Hierarchical Structures in Networks Using Graph Theory : With Application to Knowledge Networks in Graph Curricula." Thesis, Uppsala universitet, Signaler och system, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-415044.

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Abstract:
Community detection is a topic in network theory that involves assigning labels to nodes based on some distance measure or centrality index. Detecting communities within a network can be useful to perform information condensation. In this thesis we explore how to use the approach for pedagogical purposes, and more precisely to condense and visualise the networks of facts, concepts and procedures (also called Knowledge Components (KCs)) that are offered in higher education programmes. In details, we consider one of the most common quantities used to evaluate the goodness of a community classifi
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Sattar, Naw Safrin. "Scalable Community Detection using Distributed Louvain Algorithm." ScholarWorks@UNO, 2019. https://scholarworks.uno.edu/td/2640.

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Abstract:
Community detection (or clustering) in large-scale graph is an important problem in graph mining. Communities reveal interesting characteristics of a network. Louvain is an efficient sequential algorithm but fails to scale emerging large-scale data. Developing distributed-memory parallel algorithms is challenging because of inter-process communication and load-balancing issues. In this work, we design a shared memory-based algorithm using OpenMP, which shows a 4-fold speedup but is limited to available physical cores. Our second algorithm is an MPI-based parallel algorithm that scales to a mod
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Kim, Sungmin. "Community Detection in Directed Networks and its Application to Analysis of Social Networks." The Ohio State University, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1397571499.

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Abdelsadek, Youcef. "Triangle packing for community detection : algorithms, visualizations and application to Twitter's network." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0310.

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Abstract:
De nos jours, nous générons une quantité immensément grande de données juste en accomplissant nos simples tâches quotidiennes. L'analyse de ces données soulève des challenges ardus. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux aspects des données relationnelles. En premier lieu, nous considérons les données relationnelles dans lesquelles les relations sont pondérées. Un exemple concret serait le nombre commun de suiveurs entre deux utilisateurs de Twitter. Dans un deuxième temps, nous abordons le cas dynamique de ces données qui est inhérent à leur nature. Par exemple, le nombre de suiveurs
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Perissinotti, Bisoni Roberta. "Relations among Shakespeare's characters: an analysis in terms of centrality measures and new tecniques from graph theory." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/15001/.

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Abstract:
This work analyzes some aspects of two problems in graph theory: centrality measures that allow us to detect the most important group of nodes in a network and the clustering of a graph in coherent sub-communities. We propose two new centrality measures that are the results of a new point of view and we suggest a new algorithm to detect communities. We apply all the results to analyze drama, in particular five Shakespeare's plays.
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Abdelsadek, Youcef. "Triangle packing for community detection : algorithms, visualizations and application to Twitter's network." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0310.

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Abstract:
De nos jours, nous générons une quantité immensément grande de données juste en accomplissant nos simples tâches quotidiennes. L'analyse de ces données soulève des challenges ardus. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux aspects des données relationnelles. En premier lieu, nous considérons les données relationnelles dans lesquelles les relations sont pondérées. Un exemple concret serait le nombre commun de suiveurs entre deux utilisateurs de Twitter. Dans un deuxième temps, nous abordons le cas dynamique de ces données qui est inhérent à leur nature. Par exemple, le nombre de suiveurs
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Damay, Gabriel. "Dynamic Decision Trees and Community-based Graph Embeddings : towards Interpretable Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAT047.

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Abstract:
L'apprentissage automatique est le domaine des sciences informatiques dont le but est de créer des modèles et des solutions à partir de données sans savoir exactement les instructions qui dirigent intrinsèquement ces modèles. Ce domaine a obtenu des résultats impressionnants mais il est l'objet le sujet d'inquiétudes en raison notamment de l'impossibilité de comprendre et d'auditer les modèles qu'il produit. L'apprentissage automatique interprétable propose une solution à ces inquiétudes en créant des modèles qui sont interprétables de façon inhérante. Cette thèse contribue à l'apprentissage a
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CRUCIANI, EMILIO. "Simple Randomized Distributed Algorithms for Graph Clustering." Doctoral thesis, Gran Sasso Science Institute, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12571/9951.

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Abstract:
Label Propagation Algorithms are a class of heuristics for the problem of graph clustering, i.e., the problem of detecting groups of nodes whose connections are dense within each group and sparse between the groups. At the onset, a label is assigned to each node of the graph; then, each node iteratively updates its label according to a function of the labels of its neighbors. Empirical studies show that, after only a few rounds, nodes in the same cluster share the same label while nodes in different clusters have different labels. Although they are widely used in practice given their simplicit
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Eriksson, Anton. "Interactive visualization of community structure in complex networks." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-148551.

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Abstract:
Several applied sciences model system dynamics with networks. Since networks often contain thousands or millions of nodes and links, researchers have developed methods that reveal and high- light their essential structures. One such method developed by researchers in IceLab uses information theory to compress descrip- tions of network flows with memory based on paths rather than links and identify hierarchically nested modules with long flow persistence times. However, current visualization tools for navigat- ing and exploring nested modules build on obsolete software that requires plugins and
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Thorri, Sigurdsson Thorsteinn. "Road traffic congestion detection and tracking with Spark Streaming analytics." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254874.

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Abstract:
Road traffic congestion causes several problems. For instance, slow moving traffic in congested regions poses a safety hazard to vehicles approaching the congested region and increased commuting times lead to higher transportation costs and increased pollution.The work carried out in this thesis aims to detect and track road traffic congestion in real time. Real-time road congestion detection is important to allow for mechanisms to e.g. improve traffic safety by sending advanced warnings to drivers approaching a congested region and to mitigate congestion by controlling adaptive speed limits.
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Nguyen, Huu-Hiep. "Social Graph Anonymization." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0168/document.

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Abstract:
La vie privée est une préoccupation des utilisateurs des réseaux sociaux. Les réseaux sociaux sont une source de données précieuses pour des analyses scientifiques ou commerciales. Cette thèse aborde trois problèmes de confidentialité des réseaux sociaux: l'anonymisation de graphes sociaux, la détection de communautés privées et l'échange de liens privés. Nous abordons le problème d'anonymisation de graphes via la sémantique de l'incertitude et l'intimité différentielle. Pour la première, nous proposons un modèle général appelé Uncertain Adjacency Matrix (UAM) qui préserve dans le graphe anony
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Queyroi, François. "Partitionnement de grands graphes : mesures, algorithmes et visualisation." Thesis, Bordeaux 1, 2013. http://www.theses.fr/2013BOR14863/document.

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Abstract:
L'analyse de réseaux (représentés par des graphes) est une composante importante dans la compréhension de systèmes complexes issus de nombreuses disciplines telles que la biologie, la géographie ou la sociologie. Nous nous intéressons dans cette thèse aux décompositions de ces réseaux. Ces décompositions sont utiles pour la compression des données, la détection de communautés ou la visualisation de graphes. Une décomposition possible est un partitionnement hiérarchique des sommets du graphe. Nous traitons de l'évaluation de la qualité de telles structures (leur capacité à bien capturer la topo
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Ruan, Yiye. "Joint Dynamic Online Social Network Analytics Using Network, Content and User Characteristics." The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1420765022.

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Nguyen, Huu-Hiep. "Social Graph Anonymization." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0168.

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Abstract:
La vie privée est une préoccupation des utilisateurs des réseaux sociaux. Les réseaux sociaux sont une source de données précieuses pour des analyses scientifiques ou commerciales. Cette thèse aborde trois problèmes de confidentialité des réseaux sociaux: l'anonymisation de graphes sociaux, la détection de communautés privées et l'échange de liens privés. Nous abordons le problème d'anonymisation de graphes via la sémantique de l'incertitude et l'intimité différentielle. Pour la première, nous proposons un modèle général appelé Uncertain Adjacency Matrix (UAM) qui préserve dans le graphe anony
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Tan, Enhua. "Spam Analysis and Detection for User Generated Content in Online Social Networks." The Ohio State University, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1365520334.

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Tremblay, Nicolas. "Réseaux et signal : des outils de traitement du signal pour l'analyse des réseaux." Thesis, Lyon, École normale supérieure, 2014. http://www.theses.fr/2014ENSL0938/document.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouveaux outils adaptés à l'analyse des réseaux : sociaux, de transport, de neurones, de protéines, de télécommunications... Ces réseaux, avec l'essor de certaines technologies électroniques, informatiques et mobiles, sont de plus en plus mesurables et mesurés ; la demande d'outils d'analyse assez génériques pour s'appliquer à ces réseaux de natures différentes, assez puissants pour gérer leur grande taille et assez pertinents pour en extraire l'information utile, augmente en conséquence. Pour répondre à cette demande, une grande communauté de chercheurs de différents ho
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Sariyuce, Ahmet Erdem. "Fast Algorithms for Large-Scale Network Analytics." The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1429825578.

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Maryokhin, Tymur. "Data dissemination in large-cardinality social graphs." Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap (DV), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-48268.

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Abstract:
Near real-time event streams are a key feature in many popular social media applications. These types of applications allow users to selectively follow event streams to receive a curated list of real-time events from various sources. Due to the emphasis on recency, relevance, personalization of content, and the highly variable cardinality of social subgraphs, it is extremely difficult to implement feed following at the scale of major social media applications. This leads to multiple architectural approaches, but no consensus has been reached as to what is considered to be an idiomatic solution
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Yamak, Zaher Rabah. "Multiple identities detection in online social media." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMIR01/document.

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Abstract:
Depuis 2004, les médias sociaux en ligne ont connu une croissance considérable. Ce développement rapide a eu des effets intéressants pour augmenter la connexionet l'échange d'informations entre les utilisateurs, mais certains effets négatifs sont également apparus, dont le nombre de faux comptes grandissant jour après jour.Les sockpuppets sont les multiples faux comptes créés par un même utilisateur. Ils sont à l'origine de plusieurs types de manipulations comme la création de faux comptes pour louer, défendre ou soutenir une personne ou une organisation, ou pour manipuler l'opinion publique.
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Ren, Haolin. "Visualizing media with interactive multiplex networks." Thesis, Bordeaux, 2019. http://www.theses.fr/2019BORD0036/document.

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Abstract:
Les flux d’information suivent aujourd’hui des chemins complexes: la propagation des informations, impliquant éditeurs on-line, chaînes d’information en continu et réseaux sociaux, emprunte alors des chemins croisés, susceptibles d’agir sur le contenu et sa perception. Ce projet de thèse étudie l’adaptation des mesures de graphes classiques aux graphes multiplexes en relation avec le domaine étudié, propose de construire des visualisations à partir de plusieurs représentations graphiques des réseaux, et de les combiner (visualisations multi-vues synchronisées, représentations hybrides, etc.).
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Hollocou, Alexandre. "Nouvelles approches pour le partitionnement de grands graphes." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE063.

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Abstract:
Les graphes sont omniprésents dans de nombreux domaines de recherche, allant de la biologie à la sociologie. Un graphe est une structure mathématique très simple constituée d’un ensemble d’éléments, appelés nœuds, reliés entre eux par des liens, appelés arêtes. Malgré cette simplicité, les graphes sont capables de représenter des systèmes extrêmement complexes, comme les interactions entre protéines ou les collaborations scientifiques. Le partitionnement ou clustering de graphe est un problème central en analyse de graphe dont l’objectif est d’identifier des groupes de nœuds densément intercon
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Kadavankandy, Arun. "L’analyse spectrale des graphes aléatoires et son application au groupement et l’échantillonnage." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4059/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions les graphes aléatoires en utilisant des outils de la théorie des matrices aléatoires et l’analyse probabilistique afin de résoudre des problèmes clefs dans le domaine des réseaux complexes et Big Data. Le premier problème qu’on considère est de détecter un sous graphe Erdős–Rényi G(m,p) plante dans un graphe Erdős–Rényi G(n,q). Nous dérivons les distributions d’une statistique basée sur les propriétés spectrales d’une matrice définie du graphe. Ensuite, nous considérons le problème de la récupération des sommets du sous graphe en présence de l’information supplé
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Canu, Maël. "Détection de communautés orientée sommet pour des réseaux mobiles opportunistes sociaux." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066378/document.

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Abstract:
Les travaux présentés dans la thèse s'inscrivent dans le cadre de l'analyse des graphes de terrain (complex networks) et plus précisément de la tâche de détection de communautés, c'est-à-dire la reconnaissance algorithmique de sous-graphes particulièrement denses. Nous nous intéressons spécifiquement à l'implémentation d'une telle méthode dans un contexte fortement décentralisé et distribué : des réseaux MANET opportunistes formés par de petits objets connectés communiquant en pair-à-pair. Afin de tenir compte des contraintes d'exécution d'algorithme dans de tels réseaux, les travaux présentés
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Nascimento, Mariá Cristina Vasconcelos. "Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17052010-155334/.

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Abstract:
O problema de agrupamento de dados em grafos consiste em encontrar clusters de nós em um dado grafo, ou seja, encontrar subgrafos com alta conectividade. Esse problema pode receber outras nomenclaturas, algumas delas são: problema de particionamento de grafos e problema de detecção de comunidades. Para modelar esse problema, existem diversas formulações matemáticas, cada qual com suas vantagens e desvantagens. A maioria dessas formulações tem como desvantagem a necessidade da definição prévia do número de grupos que se deseja obter. Entretanto, esse tipo de informação não está contida em dados
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Chen, Siqi. "Community Detection in Large Directed Graphs." University of Cincinnati / OhioLINK, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1592170504620766.

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Ferreira, Leonardo Nascimento. "Time series data mining using complex networks." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01022018-144118/.

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Abstract:
A time series is a time-ordered dataset. Due to its ubiquity, time series analysis is interesting for many scientific fields. Time series data mining is a research area that is intended to extract information from these time-related data. To achieve it, different models are used to describe series and search for patterns. One approach for modeling temporal data is by using complex networks. In this case, temporal data are mapped to a topological space that allows data exploration using network techniques. In this thesis, we present solutions for time series data mining tasks using complex netw
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Canu, Maël. "Détection de communautés orientée sommet pour des réseaux mobiles opportunistes sociaux." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066378.

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Abstract:
Les travaux présentés dans la thèse s'inscrivent dans le cadre de l'analyse des graphes de terrain (complex networks) et plus précisément de la tâche de détection de communautés, c'est-à-dire la reconnaissance algorithmique de sous-graphes particulièrement denses. Nous nous intéressons spécifiquement à l'implémentation d'une telle méthode dans un contexte fortement décentralisé et distribué : des réseaux MANET opportunistes formés par de petits objets connectés communiquant en pair-à-pair. Afin de tenir compte des contraintes d'exécution d'algorithme dans de tels réseaux, les travaux présentés
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Godbole, Pushkar J. "Agglomerative clustering for community detection in dynamic graphs." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1853/55065.

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Abstract:
Agglomerative Clustering techniques work by recursively merging graph vertices into communities, to maximize a clustering quality metric. The metric of Modularity coined by Newman and Girvan, measures the cluster quality based on the premise that, a cluster has collections of vertices more strongly connected internally than would occur from random chance. Various fast and efficient algorithms for community detection based on modularity maximization have been developed for static graphs. However, since many (contemporary) networks are not static but rather evolve over time, the static approache
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Zanoli, Sara. "A modularity based approach and high-level flow model in the optimal design of water distribution networks using a Genetic Heritage Evolution (GHEST) algorithm." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.

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Abstract:
In order to reduce the environmental load and the shortage in fresh water supply, recent studies have focused in establishing rules for a green and sustainable development or redesign of cities. As far as water issues are concerned, the role of infrastructure is commonly recognized as one of the main driver in determining the environmental results. Compared to other infrastructures, modern Water Distribution Systems suffer from a more important structural delay that is nowadays producing criticalities and issues in their everyday functioning. WDNs represent the most complex and main infrastruc
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Combe, David. "Détection de communautés dans les réseaux d'information utilisant liens et attributs." Phd thesis, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01056985.

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Abstract:
Alors que les réseaux sociaux s'attachent à représenter des entités et les relations existant entre elles, les réseaux d'information intègrent également des attributs décrivant ces entités ; ce qui conduit à revisiter les méthodes d'analyse et de fouille de ces réseaux. Dans ces travaux, nous proposons des méthodes de classification des entités du réseau d'information qui exploitent d'une part les relations entre celles-ci et d'autre part les attributs les caractérisant. Nous nous penchons sur le cas des réseaux à vecteurs d'attributs, où les entités du réseau sont décrites par des vecteurs nu
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Pontoizeau, Thomas. "Community detection : computational complexity and approximation." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLED007/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie la détection de communautés dans le contexte des réseaux sociaux. Un réseau social peut être modélisé par un graphe dans lequel les sommets représentent les membres et les arêtes représentent les relations entre les membres. En particulier, j'étudie quatre différentes définitions de communauté. D'abord, une structure en communautés peut être définie par une partition des sommets telle que tout sommet a une plus grande proportion de voisins dans sa partie que dans toute autre partie. Cette définition peut être adaptée pour l'étude d'une seule communauté. Ensuite, une communau
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Creusefond, Jean. "Caractériser et détecter les communautés dans les réseaux sociaux." Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMC203/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, je commence par présenter une nouvelle caractérisation des communautés à partir d'un réseau de messages inscrits dans le temps. Je montre que la structure de ce réseau a un lien avec les communautés : on trouve majoritairement des échanges d'information à l'intérieur des communautés tandis que les frontières servent à la diffusion.Je propose ensuite d'évaluer les communautés par la vitesse de propagation des communications qui s'y déroulent avec une nouvelle fonction de qualité : la compacité. J'y présente aussi un algorithme de détection de communautés, le Lex-Clustering, ba
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Ovelgönne, Michael [Verfasser], and A. [Akademischer Betreuer] Geyer-Schulz. "Scalable Algorithms for Community Detection in Very Large Graphs / Michael Ovelgönne. Betreuer: A. Geyer-Schulz." Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2011. http://d-nb.info/1016919662/34.

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Wu, Yubao. "Efficient and Effective Local Algorithms for Analyzing Massive Graphs." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2016. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1454451336.

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Iglesias, Sánchez Patricia [Verfasser], and K. [Akademischer Betreuer] Böhm. "Context Selection on Attributed Graphs for Outlier and Community Detection / Patricia Iglesias Sánchez. Betreuer: K. Böhm." Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2015. http://d-nb.info/1074463706/34.

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Candel, Gaëlle. "Connecting graphs to machine learning." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2022. http://www.theses.fr/2022UPSLE018.

Full text
Abstract:
L’objet de cette thèse est de proposer des approches nouvelles permettant l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique travaillant usuellement des données tabulaires aux graphes. Un graphe est une structure de donnée composée de nœuds reliés entre eux par des liens. Cette structure peut être représentée sous la forme d’une matrice, où chaque connexion entre de nœuds est représentée par une valeur non nulle, permettant une manipulation des données plus facile. Néanmoins, par leurs différences structurelles, la transposition d’un algorithme exploitant des données tabulaires aux graphe
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Decelle, Aurélien. "Statistical physics of disordered networks - Spin Glasses on hierarchical lattices and community inference on random graphs." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653375.

Full text
Abstract:
Cette thèse aborde des aspects fondamentales et appliquées de la théorie des verres de spin etplus généralement des systèmes complexes. Les premiers modèles théoriques décrivant la transitionvitreuse sont apparues dans les années 1970. Ceux-ci décrivaient les verres à l'aide d'interactionsaléatoires. Il a fallu alors plusieurs années avant qu'une théorie de champs moyen pour ces systèmessoient comprises. De nos jours il existe un grand nombre de modèles tombant dans la classe de" champs moyen " et qui sont bien compris à la fois analytiquement, mais également numériquementgrâce à des outils te
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Attal, Jean-Philippe. "Nouveaux algorithmes pour la détection de communautés disjointes et chevauchantes basés sur la propagation de labels et adaptés aux grands graphes." Thesis, Cergy-Pontoise, 2017. http://www.theses.fr/2017CERG0842/document.

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Abstract:
Les graphes sont des structures mathématiques capable de modéliser certains systèmes complexes.Une des nombreuses problématiques liée aux graphes concerne la détection de communautés qui vise à trouver une partition en sommet d'un graphe en vue d'en comprendre la structure. A titre d'exemple, en représentant des contratsd'assurances par des noeuds et leurs degrés de similarité par une arête,détecter des groupes de noeuds fortement connectésconduit à détecter des profils similaires, et donc a voir des profils à risques.De nombreux algorithmes ont essayé de répondreà ce problème.Une des méthodes
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Šafárová, Marcela. "Bipartitní grafy pro analýzu mikrobiomů." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2017. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-316849.

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Abstract:
Microorganisms are all around us. Some of them even live in our body and are essential for our healthy being. Study of microbial communities based on their genetic content has become very popular with the development of new technologies, which enable easy reading of DNA or RNA. The key role of these studies is usually to characterize significant microbial patterns of an environment. However, currently used visualization tools have many drawbacks for such analyses. The subject of this thesis is to design a R/Bioconductor package for simple creation of bipartite graphs from microbial data. This
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Saade, Alaa. "Spectral inference methods on sparse graphs : theory and applications." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLEE024/document.

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Abstract:
Face au déluge actuel de données principalement non structurées, les graphes ont démontré, dans une variété de domaines scientifiques, leur importance croissante comme language abstrait pour décrire des interactions complexes entre des objets complexes. L’un des principaux défis posés par l’étude de ces réseaux est l’inférence de propriétés macroscopiques à grande échelle, affectant un grand nombre d’objets ou d’agents, sur la seule base des interactions microscopiquesqu’entretiennent leurs constituants élémentaires. La physique statistique, créée précisément dans le but d’obtenir les lois mac
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Nguyen, Thanh-Khoa. "Image segmentation and extraction based on pixel communities." Thesis, La Rochelle, 2019. http://www.theses.fr/2019LAROS035.

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Abstract:
La segmentation d’images est devenue une tâche indispensable largement utilisée dans plusieurs applications de traitement d’images, notamment la détection d’objets, le suivi d’objets, l’assistance automatique à la conduite et les systèmes de contrôle du trafic, etc. La littérature regorge d’algorithmes permettant de réaliser des tâches de segmentation d’images. Ces méthodes peuvent être divisées en groupes principaux en fonction des approches sous-jacentes, telles que la segmentation d'images basée sur les régions, la classification basée sur les caractéristiques de l'image, les approches basé
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Blazere, Melanie. "Inférence statistique en grande dimension pour des modèles structurels. Modèles linéaires généralisés parcimonieux, méthode PLS et polynômes orthogonaux et détection de communautés dans des graphes." Thesis, Toulouse, INSA, 2015. http://www.theses.fr/2015ISAT0018/document.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'analyse statistique de données en grande dimension. Nous avons en effet aujourd'hui accès à un nombre toujours plus important d'information. L'enjeu majeur repose alors sur notre capacité à explorer de vastes quantités de données et à en inférer notamment les structures de dépendance. L'objet de cette thèse est d'étudier et d'apporter des garanties théoriques à certaines méthodes d'estimation de structures de dépendance de données en grande dimension.La première partie de la thèse est consacrée à l'étude de modèles parcimonieux et aux méthodes de type L
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Miolane, Léo. "Fundamental limits of inference : a statistical physics approach." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEE043.

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Abstract:
Nous étudions des problèmes statistiques classiques, tels que la détection de communautés dans un graphe, l’analyse en composantes principales, les modèles de mélanges Gaussiens, les modèles linéaires (généralisés ou non), dans un cadre Bayésien. Nous calculons pour ces problèmes le “risque de Bayes” qui est la plus petite erreur atteignable par une méthode statistique, dans la limite de grande dimension. Nous observons alors un phénomène surprenant : dans de nombreux cas il existe une valeur critique de l’intensité du bruit au-delà de laquelle il n’est plus possible d’extraire de l’informatio
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Gulikers, Lennart. "Sur deux problèmes d’apprentissage automatique : la détection de communautés et l’appariement adaptatif." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE062/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions deux problèmes d'apprentissage automatique : (I) la détection des communautés et (II) l'appariement adaptatif. I) Il est bien connu que beaucoup de réseaux ont une structure en communautés. La détection de ces communautés nous aide à comprendre et exploiter des réseaux de tout genre. Cette thèse considère principalement la détection des communautés par des méthodes spectrales utilisant des vecteurs propres associés à des matrices choisiesavec soin. Nous faisons une analyse de leur performance sur des graphes artificiels. Au lieu du modèle classique connu sous le
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