# Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2022)

Université Paris Dauphine - PSL, M1 SIREN 2021-2022
Enseignant: Ale Abdo
Orientations:
* Activités
* Évaluation

## Introduction : Séance 1 (22/03)
#### Réseaux et graphes

Qu'appelons-nous « réseaux » ?
Qu'est-ce que c'est une relation ?
Qu'est-ce que c'est un graphe ?
Quand représenter un système comme un graphe ?
Quelles choix dans la fabrique d'un « modèle de réseau » ?
Comment travailler projections et mesures ?
Phénomènes des et dans les réseaux.
Distance, dimension.
Réseaux plongés dans un espace.
Théorie des graphes, réseaux aléatoires, réseaux complexes.
Calculs et bases de données pour réseaux: ensembles, matrices d'adjacence, listes d'adjacence.

#### Réseaux et Web

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

#### Techniques d'analyse et modélisation

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

#### Fondamentaux de l'analyse de réseaux

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

#### Activité

Activité A

## Séance 2 (04/04)
#### Fondamentaux de l'analyse de réseaux

* Voisins et degrés
* Chemin et distance
* Composantes d'un graphe

#### Analyse de réseaux

* Statistiques descriptives
* Distributions et corrélations

#### Activité

* Activité B

## Séance 3 (25/04)
#### Analyse de réseaux

* Transitivité et corrélations
* 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
** Une version moderne de l'expérience
* Proximité

#### 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 (02/05)
#### Analyse de réseaux

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

#### 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 (10/05)
#### Analyse de réseaux

Centralités et modèles dynamiques
* Circulation (vecteur propre)
* Transfert (intermédiarité)
* Livraison (proximité)
* Percolation (distance max / médiane)
Un article qui discute cette correspondance entre centralité et dynamique, ainsi que les limites de ces mesures.
Contagion (SIR+) et contagion social (SIRT+)
Modèles génératifs
* Graphes aléatoires et modèle configurationnel
* Modèles à bloc stochastiques (SBM)

#### Web

* Moteurs de recherche
** Les diapos (dans Diapos 3) sur les éléments et fonctionnement d'un moteur de recherche est basé sur cette présentation

#### Activité

* Activité E

## Séance 6 (17/05)
#### Analyse de réseaux

* Modèle d'attachement préférentiel
* Réseaux et classification
** Classification, communautés, clusters, hiérarchies
** Motifs et assortativité
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

Systèmes de recommandation
* Similarité et filtrage collaboratif
* Scores spécialisés et généralistes

#### Activité

* Activité F