Python - Détection de communautés avec MDS

La détection de communautés est une des applications phares de l'analyse des réseaux sociaux. Outre un support de cours, je l'avais déjà abordé dans un ancien tutoriel. Sous Python, l'objectif était de se familiariser d'une part avec les notions essentielles de l'analyse des communautés (voisinage, centralité, individus relais, …), d'autre part de découvrir les fonctionnalités du package "igraph". Nous avions traité le fameux problème du "Club de karaté de Zachary" où les données se présentent sous la forme d'une matrice d'adjacence binaire (absence ou présence de lien entre les sociétaires du club).

Nous cherchons à aller plus loin aujourd'hui avec une configuration où les connexions entre les individus sont valorisées par une valeur numérique positive ou nulle. Le tableau de départ de l'étude correspond à une matrice de dissimilarités. Nous verrons que le positionnement multidimensionnel (Muldimensional Scaling en anglais, MDS) constitue une voie intéressante pour répondre à la problématique de la détection de communautés dans ce contexte. En effet, en positionnant les points dans espace euclidien, il permet l'exploitation des algorithmes de machine learning adaptés à ce système de représentation "individus x variables" c.-à-d. la très grande majorité d'entre eux.

Mots-clés : positionnement multidimensionnel, multidimensional scaling, MDS, détection de communautés, clustering, classification automatique, k-means, python, package scikit-learn

Didacticiel : Détection de communautés

Programme Python + Données : MDS Communautés

Références :

R. Rakotomalala, "Détection de communautés - Diapos", mars 2017.

R. Rakotomalala, "Positionnement multidimensionnel - Diapos", avril 2019.