Descriptif

Le cours couvrira les principaux algorithmes et modèles théoriques pour l'analyse et le clustering de graphes. En particulier, vous apprendrez comment trouver des régions denses d'un graphe (les communautés dans les réseaux sociaux), à travers diverses techniques incluant l'analyse spectrale et la "core decomposition". Plusieurs algorthmes génériques de clustering seront présentés, comme DBSCAN, k-means++ et k-center. Le cours abordera les aspects théoriques et pratiques. Des séances de TP vous apprendront à programmer certains algorithmes et à les tester sur des données réelles.