Partitionnement de grands graphes : mesures, algorithmes et visualisation

Abstract

L'analyse de réseaux (représentés par des graphes) est une composante importante dans la compréhension de systèmes complexes issus de nombreuses disciplines telles que la biologie, la géographie ou la sociologie. Nous nous intéressons dans cette thèse aux décompositions de ces réseaux. Ces décompositions sont utiles pour la compression des données, la détection de communautés ou la visualisation de graphes. Une décomposition possible est un partitionnement hiérarchique des sommets du graphe. Nous traitons de l'évaluation de la qualité de telles structures (leur capacité à bien capturer la topologie du graphe) par le biais de mesures de qualité. Nous discutons ensuite l'utilisation de ces mesures en tant que fonctions objectives à maximiser dans le cadre d'algorithmes de partitionnement. Enfin, nous nous intéressons à la définition de métaphores visuelles efficaces permettant de représenter différentes décompositions de graphes.