le Programme de master de recherche en génie informatique

Analyse de réseau complexe(INF 514)

Nom du Cours Semestre du Cours Cours Théoriques Travaux Dirigés (TD) Travaux Pratiques (TP) Crédit du Cours ECTS
INF 514 Analyse de réseau complexe 2 3 0 0 3 6
Cours Pré-Requis
Conditions d'Admission au Cours
Langue du Cours Anglais
Type de Cours Électif
Niveau du Cours Master
Enseignant(s) du Cours Günce Keziban ORMAN korman@gsu.edu.tr (Email)
Assistant(e)s du Cours
Objectif du Cours Ce cours porte sur à la fois sur les aspects théoriques et pratiques de l’analyse de réseaux complexes. Il comporte une revue des concepts théoriques de base, permettant de définir les propriétés observées dans les réseaux réels (effet petit mode, réseaux sans échelle, attachement préférentiel, etc.). On s’intéressera aussi aux principaux modèles permettant de générer des réseaux de façon aléatoire. Nous présenterons les principales méthodes et outils utilisés pour l’analyse et l’interprétation de réseaux (détection de communautés, prédiction de liens, propagation de l’information, résistance aux attaques, etc.) Des exemples seront donnés en appliquant ces outils à des données réelles (internet, réseaux sociaux, etc.).
Contenus 1. Introduction
2. Notions de base de théorie des graphes
3. Graphes et modèles aléatoires I
4. Graphes et modèles aléatoires II
5. Propriétés topologiques I
6. Propriétés topologiques II
7. Détection de communautés I
8. Détection de communautés II
9. Détection de communautés III
10. Propagation d’épidémies et d’information I
11. Propagation d’épidémies et d’information II
12. Réseaux dynamiques I
13. Réseaux dynamiques II
14. Prédiction de liens
Acquis d'Apprentissage du Cours 1. Notion de système complexe
2. Propriétés topologiques
3. Méthodes pour l’analyse de réseaux
4. Utilisation du langage R et de la bibliothèque iGraph
Méthodes d'Enseignement un projet comptant pour 50% de la note (réalisation d'un plugin pour le logiciel Gephi)
un examen final comptant pour les autres 50% de la note
Ressources • M. E. J. Newman, The structure and function of complex networks, SIAM Review 45:167-256,2003.
• R. Albert and A.-L. Barabasi Statistical mechanics of complex networks. Rev. Mod. Phys., 74(1), 2002.
• S. N. Dorogovtsev, Lectures on Complex Networks, Oxford University Press, 2010.
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Intitulés des Sujets Théoriques
Semaine Intitulés des Sujets
1 Introduction
2 Basic graph theoretical notions
3 Random graphs and models I
4 Random graphs and models II
5 Network properties I
6 Network properties II
7 Community detection I
8 Community detection II
9 Community detection III
10 Epidemics and information propagation I
11 Epidemics and information propagation II
12 Dynamic networks I
13 Dynamic networks II
14 Link prediction
Intitulés des Sujets Pratiques
Semaine Intitulés des Sujets
Contribution à la Note Finale
  Numéro Frais de Scolarité
Contribution du contrôle continu à la note finale 0 0
Contribution de l'examen final à la note finale 0 0
Toplam 0 0
Contrôle Continu
  Numéro Frais de Scolarité
Devoir 0 0
Présentation 0 0
Examen partiel (temps de préparation inclu) 0 0
Projet 0 0
Travail de laboratoire 0 0
Autres travaux pratiques 0 0
Quiz 0 0
Devoir/projet de session 0 0
Portefeuille 0 0
Rapport 0 0
Journal d'apprentissage 0 0
Mémoire/projet de fin d'études 0 0
Séminaire 0 0
Autre 0 0
Toplam 0 0
No Objectifs Pédagogiques du Programme Contribiton
1 2 3 4 5
1 X
2 X
3 X
4 X
5 X
6 X
7 X
8 X
9 X
10 X
11 X
12 X
13 X
Activités Nombre Durée Charge totale de Travail
Durée du cours 14 3 42
Préparation pour le cours 12 2 24
Projet 8 10 80
Examen final (temps de préparation inclu) 1 10 10
Charge totale de Travail 156
Charge totale de Travail / 25 6,24
Crédits ECTS 6
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