Clustering dans les réseaux attribués : Application aux systèmes de recommandation

In complex networks analysis field, much effort has been focused on identifying graphs communities of related nodes with dense internal connections and few external connections. In addition to node connectivity information that are mostly composed by different types of links, most real-world networks contains also node and/or edge associated attributes which can be very relevant during the learning process to find out the groups of nodes i.e. communities. In this case, two types of information are available : graph data to represent the relationship between objects and attributes information to characterize the objects i.e nodes. Classic community detection and data clustering techniques handle either one of the two types but not both. Consequently, the resultant clustering may not only miss important information but also lead to inaccurate findings. Therefore, various methods have been developed to uncover communities in networks by combining structural and attribute information such that nodes in a community are not only densely connected, but also share similar attribute values. Such graph-shape data is often referred to as attributed graph.This thesis focuses on developing algorithms and models for attributed graphs. Specifically, I focus in the first part on the different types of edges which represent different types of relations between vertices. I proposed a new clustering algorithms and I also present a redefinition of principal metrics that deals with this type of networks.Then, I tackle the problem of clustering using the node attribute information by describing a new original community detection algorithm that uncover communities in node attributed networks which use structural and attribute information simultaneously. At last, I proposed a collaborative filtering model in which I applied the proposed clustering algorithms.Au cours de la dernière décennie, les réseaux (les graphes) se sont révélés être un outil efficace pour modéliser des systèmes complexes. La problématique de détection de communautés est une tâche centrale dans l’analyse des réseaux complexes. La majeur partie des travaux dans ce domaine s’intéresse à la structure topologique des réseaux. Cependant, dans plusieurs cas réels, les réseaux complexes ont un ensemble d’attributs associés aux nœuds et/ou aux liens. Ces réseaux sont dites : réseaux attribués. Mes activités de recherche sont basées principalement sur la détection des communautés dans les réseaux attribués. Pour aborder ce problème, on s’est intéressé dans un premier temps aux attributs relatifs aux liens, qui sont un cas particulier des réseaux multiplexes. Un multiplex est un modèle de graphe multi-relationnel. Il est souvent représenté par un graphe multi-couches. Chaque couche contient le même ensemble de nœuds mais encode une relation différente. Dans mes travaux de recherche, nous proposons une étude comparative des différentes approches de détection de communautés dans les réseaux multiplexes. Cette étude est faite sur des réseaux réels. Nous proposons une nouvelle approche centrée "graine" pour la détection de communautés dans les graphes multiplexes qui a nécessité la redéfinition des métriques de bases des réseaux complexes au cas multiplex. Puis, nous proposons une approche de clustering dans les réseaux attribués qui prend en considération à la fois les attributs sur les nœuds et sur les liens. La validation de mes approches a été faite avec des indices internes et externes, mais aussi par une validation guidée par un système de recommandation que nous avons proposé et dont la détection de communautés est sa tâche principale. Les résultats obtenus sur ces approches permettent d’améliorer la qualité des communautés détectées en prenant en compte les informations sur les attributs du réseaux. De plus, nous offrons des outils d’analyse des réseaux attribués sous le langage de programmation R