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Meetup Machine Learning
Nous vous donnons rendez-vous le 19 janvier à 19h00 pour le premier Meetup rennais consacré au Machine Learning.
Au programme, Charles Bouveyron, Professeur à l’Université Paris V (http://w3.mi.parisdescartes.fr/~cbouveyr/) y présentera un algorithme utilisant les informations textuelles des réseaux pour mettre en avant des communautés et leurs sujets de conversation.
L’analyse des réseaux est en effet devenue une discipline forte, qui est à présent appliquée à des domaines très variés tels que la biologie, l’économie ou l’histoire. L’intérêt croissant pour l’analyse des réseaux s’explique d’une part par la forte présence de ce type de données dans le monde numérique d’aujourd’hui et, d’autre part, par les progrès récents dans la modélisation et le traitement de ces données. Les méthodes de clustering permettent en particulier de découvrir une structure en groupes cachés dans le réseau.
Dans ce cadre, les méthodes statistiques présentent l’avantage d’offrir une segmentation fine des données dont l’interprétation est facilitée par le modèle statistique sous-jacent.
Dans cet exposé, nous nous concentrerons sur le cas des réseaux où les arêtes sont textuelles (réseaux emails, réseaux sociaux, PI, …).
Nous présenterons en particulier une nouvelle méthodologie statistique qui permet de segmenter les nœuds d’un réseau avec arêtes textuelles, tout en identifiant les thèmes de discussions utilisés. La méthodologie sera illustrée sur le réseau des emails Enron et un réseau de publications scientifiques PubMed.