v2.11.0 (5449)

Enseignement scientifique & technique - SD212 : Graph Mining

Domaine > Mathématiques, Informatique.

Descriptif

The course will present the main properties of real graphs and some key algorithms for sampling, ranking and clustering nodes.

You will learn how real graphs are structured, with a focus on the scale-free and small-world properties.

You will also learn how to find the most important nodes in the graph and how to detect clusters of nodes.

A large part of the course will be devoted to programming in Python where you will have to implement various algorithms for analysing real datasets.

Objectifs pédagogiques

The objective is to be able to identify graph structures in data and to apply appropriate techniques for various learning tasks (prediction, recommendation, clustering).

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

Students are supposed to have previously acquired basic knowledge in graph algorithms (search, shortest paths), probability, and Python programming.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Students are supposed to have previously acquired basic knowledge in graph algorithms (search, shortest paths), probability, and Python programming.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Data & Artificial Intelligence

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Programmes des Auditeurs Libres des établissements français partenaires

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

* Sparse matrices
* Small-world
* PageRank
* Clustering
* Hierarchical clustering
* Diffusion
* Graph embedding

Mots clés

Graph, sparse data, ranking, clustering, embedding.

Méthodes pédagogiques

Leçons + TP
Veuillez patienter