| Titre : | La détection des communautés dans les réseaux sociaux par les méta heuristiques |
| Auteurs : | BENDOUMA CHAIMAA ZOUBEIDA, Auteur ; GOTT AICHA DJIHAD, Auteur ; Benyahia Kadda, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | 3- [S.l.] : Université Docteur Moulay Taher Saida, 2017/2018 |
| Format : | 105 p |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Détection de communautaire ; Algorithmes évolutifs ; Algorithme génétique. |
| Résumé : |
Les réseaux sociaux à grande échelle ont émergé rapidement ces dernières
années. Les réseaux sociaux sont devenus des réseaux complexes. Le domaine de recherche a attiré beaucoup d’intérêt scientifique. La communauté est une structure importante dans les réseaux sociaux. Au cours de la dernière décennie, plusieurs algorithmes ont été proposés pour résoudre le problème de la détection de la communauté dans les réseaux sociaux. Beaucoup d’entre eux sont basés sur un essaim d’intelligence et algorithmes évolutifs. La plupart de ces algorithmes utilisent la densité de modularité comme fonction de fitness pour maximiser. Cependant, ces algorithmes tentent de trouver la meilleure solution sans prendre en considération la structure du réseau. Dans cette mémoire nous proposons un algorithme génétique (GA) pour détecter les communautés. Nous appliquons notre algorithme sur quatre données classiques et on compare les résultats de notre approche avec les autres algorithmes. Notre algorithme de détection de communauté s’est avéré efficace dans les expériences |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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