Forage de données dans les réseaux dynamiques complexes

点击翻译按钮获取中文摘要

Les réseaux sont reconnus comme étant de puissants modèles pour représenter des entités et leurs relations dans diverses applications. L'existence de méthodes efficaces pour analyser et extraire de l'information utile dans ce type de données est essentielle à plusieurs domaines importants dont les télécommunications, la bioinformatique, la sociologie et l'Internet. Cependant, l'émergence récente de nouvelles applications utilisant des réseaux dont les entités et leurs relations évoluent dans le temps a mis en évidence la nécessité de développer des outils permettant de modéliser et d'analyser efficacement les propriétés de réseaux dynamiques. L'absence de tels outils représente un problème sérieux car elle limite la pleine croissance des technologies utilisant ce type de données et empêche le développement de nouvelles applications prometteuses. L'objectif de ce projet est de développer de nouvelles approches pour analyser et prédire l'évolution des entités de réseaux complexes et de leurs relations. Pour atteindre cet objectif, deux problèmes importants seront étudiés: (i) la découverte de patrons relationnels complexes temporellement corrélés et de patrons récurrents, et (ii) la prédiction de l'état global d'un réseau dynamique complexe à l'aide d'une représentation dans un espace latent à faible dimension. Le développement de méthodes pour identifier des corrélations temporelles bénéficiera à plusieurs applications clés dont la détection d'événements importants, pouvant correspondre à des activités malicieuses dans le réseau, et l'identification de faiblesses structurelles dans le réseau. Ces méthodes permettront, entre autres, de prévoir l'apparition de certains patrons dangereux à partir de l'observation de patrons leur étant corrélés, rendant ainsi possible l'instauration de mécanismes efficaces de prévention. De même, prédire l'état futur d'un réseau évoluant dans le temps permettra d'anticiper l'émergence de tendances structurelles ou sociales importantes, telles que la formation de nouveaux groupes au sein d'une population.