Modèles de graphe aléatoire à classes chevauchantes pour l'analyse des réseaux

Résumé : Les réseaux sont largement utilisés dans de nombreux domaines scientifiques afin de représenter les intéractions entre objets d'intérêt. Ainsi, en biologie, les réseaux de régulation s'appliquent à décrire les mécanismes de régulation des gènes, à partir de facteurs de transcription, tandis que les réseaux métaboliques permettent de représenter des voies de réactions biochimiques. En sciences sociales, ils sont couramment utilisés pour réprésenter les intéractions entre individus. Dans ce contexte, de nombreuses méthodes non-supervisées de clustering ont été développées afin d'extraire des informations, à partir de la topologie des réseaux. La plupart d'entre elles partitionne les noeuds dans des classes disjointes, en fonction de leurs profils de connection. Récemment, des études ont mis en évidence les limites de ces techniques. En effet, elles ont montré qu'un grand nombre de réseaux contenaient des noeuds connus pour appartenir à plusieurs groupes simultanément. Pour répondre à ce problème, nous proposons l'Overlapping Stochastic Block Model (OSBM). Cette approche autorise les noeuds à appartenir à plus d'une classe et généralise le très connu Stochastic Block Model (SBM), sous certaines hypothèses. Nous montrons que le modèle est identifiable dans des classes d'équivalence et nous proposons un algorithme d'inférence basé sur des techniques variationnelles globales et locales. Finalement, en utilisant des données simulées et réelles, nous comparons nos travaux avec d'autres approches.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:59:16
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:12:20
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:47:56

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Pierre Latouche, Etienne Birmelé, Christophe Ambroise. Modèles de graphe aléatoire à classes chevauchantes pour l'analyse des réseaux. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494820〉

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