# Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2021)

Université Paris Dauphine - PSL, M1 SIREN 2020-2021
Enseignant: Ale Abdo
Orientations:
* Activités
* Évaluation

## Introduction : Séance 1 (10/05)
#### Réseaux

Relations, représentations, mesures.
Phénomènes des et dans les réseaux.
Réseaux et espaces, distance, dimension, projection.
Théorie des graphes, réseaux aléatoires, réseaux complexes.
Bases de données et réseaux, données éparses.

#### Réseaux et Web

Navigation (HTML, hyperliens).
Traces. Données.
Promenades. Flux. Diffusion.
Recherche. Recommandation.
Sémantique (RDF, ontologies).

#### Techniques d'analyse et modélisation

Statistique descriptive. Mesures locales et globales.
Processus dynamiques. Simulations.
Modèles génératifs. Modèles prédictifs.
Contraintes formelles et modèles nuls.

#### Fondamentaux de l'analyse de réseaux

* Les éléments des graphes
* Variantes de graphes
* Cas notables
* Voisins et degrés
* Chemin et distance

#### Activité

Activité A

## Séance 2 (25/05)
#### Fondamentaux de l'analyse de réseaux

* Composantes d'un graphe

#### Analyse de réseaux

* Statistiques descriptives
* Distributions et corrélations

#### Activité

* Activité B

## Séance 3 (07/06)
#### Analyse de réseaux

* Distributions et corrélations
* Transitivité et corrélations

#### Bases du Web

* HTTP, HTML, ECMAScript et autres standards du Web
** Origines, W3C
* Données et services: centralisation et décentralisation
* RDF et Ontologies, LinkedOpenData
** Schema.org, Wikidata, JoinUp, TourismData
** Le format RDF Turtle
** en pratique ...

#### Activité

* Activité C

## Séance 4 (10/06)
#### Analyse de réseaux

* Transitivité et distances : le phénomène du petit monde
** Le concept et l'expérience originale
** La formalisation moderne chez Wikipédia, et l'article l'ayant introduite
** La version moderne de l'expérience
* Proximité
* Intermédiarité

#### Web Sémantique

* How an IBM Watson Health rescue mission collapsed (sur la valeur des ontologies et vocabulaires pour lier des données divers) : « The team was to be given nine months to turn things around and “improve accuracy,” “standardize terminology,” and “reduce overlap” among the groups working on a dozen different health products. » , « The document, dated April 26, 2017, also describes a troublesome “lack of standardization” among teams working on different projects, noting as an example, that four of Watson’s cancer products each defined a particular type of leukemia in different ways. », « It describes a plan to deploy employees to annotate medical records to develop a standardized dictionary that could be used to train a machine-learning-based system for use across the organization, instead of developing separate algorithms for each product ».

#### Activité

* Activité D

## Séance 5 (15/06)
#### Analyse de réseaux

* Vecteur propre
* Vecteur propre cas non-orienté
* De vecteur propre à PageRank

#### Web

* Moteurs de recherche
** Le diapo sur le fonctionnement d'un moteur de recherche est basé sur cette présentation
* Mesures génériques et mesures personnalisés

#### Activité

* Activité E

## Séance 6 (22/06)
#### Analyse de réseaux

* Systèmes de recommandation
** Similarité et filtrage collaboratif
** Scores spécialisés et généralistes
* Modèles génératifs
** Graphe aléatoire et modèle configurationnel
** Modèle d'attachement préférentiel
** Modèles à bloc stochastiques (SBM)
* Modèles dynamiques
** Circulation (vecteur propre)
** Percolation (proximité)
** Contagion (SIR+)
* Hypothèses et modèles nuls
* Réseaux et classification
** Classification, communautés, clusters, hiérarchies
** Modularité et motifs assortatifs
** Modèles à bloc stochastiques (SBM)
Pour plus d'infos sur ces topiques et bien d'autres, naviguez depuis la boîte d'index à droite dans la page Network Science chez Wikipédia.

#### Web

* Révision de concepts

#### Activité

* Activité F