Analysis of the community structure in bipartite networks
Analyse de la structure communautaire des réseaux bipartis
Résumé
In the real world, numerous networks appear naturally, they are everywhere, in many disciplines, for example in computer science with router networks, satellite networks, webpage networks, in biology with neural networks, in ecology with biological interaction networks, in linguistic with synonym networks, in law with legal decision networks, in economy with interbank networks, in social sciences and humanities with social networks. Generally, a network reflects the interactions between many entities of a system. These interactions have different sources, a social link or a friendship link in a social network, a cable in a router network, a chemical reaction in a protein-protein interaction network, a hyperlink in a webpage network. Furthermore, the rapid democratization of digital technology in our societies, with internet in particular, leads to create new systems which can be seen as networks. Finally, all these networks depict very specific features : they come from pratical contexts, most of the time they are big (they may be comprised of several billion of nodes and links, containing a large amount of information), they share statistical properties. In this regard, they are called real-world networks or complex networks. Nowaday, network science is a research area in its own right focusing on describing and modeling these networks in order to reveal their main features and improve our understanding of their mecanisms. Most of the works in this area use graphs formalism which provides a set of mathematical tools well suited for analyzing the topology of these networks. It exists many applications, for instance applications in spread of epidemy or computer viruses, weakness of networks in case of a breakdown, attack resilience, study for link prediction, recommandation, etc. One of the major issue is the identification of community structure. The large majority of real-world networks depicts several levels of organization in their structure. Because of there is a weak global density coupled with a strong local density, we observe that nodes are usually organized into groups, called communities, which are more internally connected than they are to the rest of the network. Moreover, these structures have a meaning in the network itself, for example communities of a social network may correspond to social groups (friends, families, etc.), communities of a protein-protein network may translate fonctions of a cell, communities may be also related to similar subjects in a webpage network [...]
Il existe dans le monde réel un nombre important de réseaux qui apparaissent naturellement, on les retrouve un peu partout, dans de nombreuses disciplines, par exemple en informatique avec les réseaux de routeurs, les réseaux de satellites, les réseaux de pages Web, en biologie avec les réseaux des neurones, en écologie avec les réseaux d’interactions biologiques, en linguistiques avec les réseaux de synonymes, en droit avec les réseaux de décisions juridiques, en économie avec les réseaux interbancaires, en sciences humaines avec les réseaux sociaux. De manière générale, un réseau reflète les interactions entre les nombreuses entités d’un système. Ces interactions peuvent être de différentes natures, un lien social ou un lien d’amitié dans un réseau social constitué de personnes, un câble dans un réseau de routeurs, une réaction chimique dans un réseau biologique de protéines, un hyperlien dans un réseau de pages Web, etc. Plus encore, la rapide démocratisation du numérique dans nos sociétés, avec Internet notamment, a pour conséquence de produire de nouveaux systèmes qui peuvent être représentés sous forme de réseaux. Finalement, tous ces réseaux présentent des particularités bien spécifiques : ils sont issus de contextes pratiques, ils sont le plus souvent de grande taille (on retrouve quelques fois des réseaux constitués de plusieurs milliards de nœuds et de liens, contenant donc une grande quantité d’information), ils présentent des propriétés statistiques communes. À cet égard, ils sont regroupés sous l’appellation de réseaux réels, graphes de terrain ou encore réseaux complexes. Aujourd'hui, la science des réseaux est un domaine de recherche à part entière dont l’enjeu principal est de parvenir à décrire et modéliser ces réseaux avec précision afin de révéler leurs caractéristiques générales et de mieux comprendre leurs mécanismes. La plupart des travaux dans ce domaine utilisent le formalisme des graphes qui fournit un ensemble d’outils mathématiques particulièrement adaptés à l’analyse topologique et structurelle des réseaux. Il existe de nombreuses applications dans ce domaine, par exemple des applications concernant la propagation d’épidémie ou de virus informatique, la fragilité du réseau en cas de panne, sa résilience en cas d’attaque, l’étude de la dynamique pour prédire l’apparition de nouveaux liens, la recommandation, etc. L’un des problèmes complexes actuels, qui a beaucoup d’applications, est l’identification de la structure communautaire. La grande majorité des réseaux réels sont caractérisés par des niveaux d’organisation dans leur structure mésoscopique. Du fait de la faible densité globale des réseaux réels couplée à la forte densité locale, on observe la présence de groupes de nœuds fortement liés entre eux et plus faiblement liés avec le reste du réseau, que l’on appelle communautés. Ces structures ont également du sens dans le réseau lui-même, par exemple les communautés d’un réseau social peuvent correspondre à des groupes sociaux (amis, familles, etc.), les communautés d’un réseau de protéines peuvent traduire des réponses fonctionnelles, elles peuvent correspondre à des sujets similaires dans un réseau de pages Web, pour donner quelques exemples [...]
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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