DÉCOUVERTE MULTICRITÈRES BASEE SERVICE DES COMMUNAUTES DANS LES RÉSEAUX SOCIAUX COMPLEXES

Abstract

La détection des communautés occupe une grande importance dans divers domaines. Elle a attiré beaucoup d'attention ces dernières années. Détecter les communautés peut être un moyen d'identifier les sous-structures qui pourraient correspondre à des fonctions importantes. Une des caractéristiques les plus pertinentes des graphes représentant les systèmes réels est la structure de la communauté. Plusieurs méthodes de détection de communauté ont été proposées pour identifier les structures communautaires efficaces et d’analyser les propriétés du réseau. En effet, l'identification de la structure des communautés dans les réseaux complexes aide à extraire des informations utiles à analyser et à comprendre. Dans les réseaux sociaux les utilisateurs sont représentés par les noeuds et les liens représentent l’interaction entre ces utilisateurs. Le nombre d'utilisateurs participants à ces réseaux est important à raison de centaines de millions dans le monde. Des efforts de recherche ont été consacrés à développer des méthodes et des algorithmes qui peuvent efficacement mettre en évidence cette structure cachée d'un réseau, ce qui donne une vaste littérature sur la détection de communautés. Cependant, la plupart de ces méthodes ne convenaient pas pour les réseaux complexes car ils ont des limitations importantes. Le travail consiste à trouver une méthode de découverte multicritères de communautés dans les réseaux complexes basée service, c'est une nouvelle approche prédictive de détection de communauté dans les réseaux complexes qui se base sur les services similaires aux besoins des utilisateurs en prenant en considération plusieurs contraintes à définir.