La détection de communautés dans les réseaux sociaux a pour objectif d’identifier les groupes d’individus entretenant des relations privilégiées. Ce thème connaît une recrudescence d’intérêt ces dernières années avec le développement des médiaux sociaux (Twitter, Facebook, etc.), multipliant les opportunités d’interactions entre les individus. Un réseau social est souvent représenté par un graphe où les sommets (nœuds) représentent les individus, les liens qu’il entretiennent sont matérialisés par les arêtes. Une communauté correspond à un groupe de nœuds présentant une forte densité de connexions.
Ce tutoriel vient en complément de mon support de cours accessible en ligne qui nous servira de référence. Nous nous plaçons dans une situation particulière où le graphe est non orienté, les liaisons entre les individus – lorsqu’elles existent – sont symétriques et non pondérées c.-à-d. les connexions ont tous la même intensité.
Nous travaillerons sous Python et nous utiliserons le package igraph.
Mots clés : web mining, fouille du web, réseaux sociaux, communautés, python, package igraph
Document : Détection de communautés sous Python
Données : Données Karaté et code prog. Python
Références :
Rakotomalala R., "Détection de communautés - Diapos", mars 2017.
