Multi-ego-centred communities

Maximilien Danisch, Jean-Loup Guillaume and Bénédicte Le Grand

in « Complex Networks », pages 76-111, H. Cherifi (ed), Cambridge Scholars Publishing, 2014

The community structure of a graph is defined in various ways in the literature: partition, where nodes can belong to only one community. This vision is unrealistic and may lead to poor results because most nodes belong to several communities in real-world networks; overlapping community structure, which is the most natural view, but is often very difficult to identify in practice due to the complex structure of real-world networks and the huge potential number of such communities; egocentered community structure which focuses on individual nodes’ communities and seems to be a good compromise. In this chapter, the third vision is investigated; a new proximity measure based on opinion dynamics is proposed to score and select nodes according to their proximity to a node of interest. We call it the carryover opinion. In addition to be parameter-free, the carryover opinion can be calculated in a very time-efficient way and can thus be used in very large graphs. We also go further in the idea of egocentered communities by introducing the new concept of multi-egocentered communities, i.e., focusing on the communities of a set of nodes rather than of a single node. A key idea is that, although one node generally belongs to numerous communities, e.g., friends, colleagues, family, a small set of appropriate nodes can fully characterize a single community. We also show how to unfold all egocentered communities of a given node using this notion of multi-egocentered community.

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Multi-ego-centered communities in practice

Maximilien Danisch, Jean-Loup Guillaume and Bénédicte Le Grand

Social Network Analysis and Mining, Springer, 2014, 4 (1), pp.180.

We propose here a framework to unfold the ego-centered community structure of a given node in a network. The framework is not based on the optimization of a quality function, but on the study of the irregularity of the decrease of a proximity measure. It is a practical use of the notion of multi-ego-centered community and we validate the pertinence of the approach on benchmarks and a real-world network of wikipedia pages.

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Applications collaboratives dans les réseaux dynamiques : applications aux réseaux de véhicules

Bertrand Ducourthial

Jeudi 17 avril 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

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Dans cet exposĂ©, nous prĂ©sentons des travaux rĂ©cents portant sur la conception d’algorithmes rĂ©partis dans les rĂ©seaux dynamiques. Ces rĂ©seaux prĂ©sentent des connexions Ă©phĂ©mères et des voisinages instables. Les rĂ©seaux vĂ©hiculaires en sont un exemple emblĂ©matique. Dans ces rĂ©seaux, les algorithmes et protocoles classiques sont gĂ©nĂ©ralement inadaptĂ©s. Notre travail porte sur la conception d’applications rĂ©parties embarquĂ©es. Nous aborderons les Ă©tudes de cas suivantes : communication entre deux noeuds mobiles, entre un mobile et l’infrastructure, collecte de donnĂ©es, fusion distribuĂ©e de donnĂ©es. Nous prĂ©senterons les algorithmes, les expĂ©riences rĂ©alisĂ©es avec des vĂ©hicules sur route ainsi que des dĂ©monstrations.

Influence de la structure du réseau des mouvements de commuting sur la diffusion de la grippe

Ségolène Charaudeau

Jeudi 20 mars 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

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Au cours de ce sĂ©minaire, je vous prĂ©senterai le travail que j’ai rĂ©alisĂ© durant ma thèse Ă  l’UMRS 707 de l’INSERM sur l’influence de la structure du rĂ©seau complexe formĂ© par les mouvements de commuting entre les villes française sur la propagation d’une maladie infectieuse, en utilisant l’exemple de la grippe. Les phĂ©nomènes de diffusion dans un groupe social, entre communautĂ©s ou individus, d’une maladie ou d’une information par exemple, sont influencĂ©s par la structure des contacts individuels entre ces entitĂ©s: pour analyser ces phĂ©nomènes, des modèles basĂ©s sur des rĂ©seaux reproduisant la structure des contacts sont frĂ©quemment utilisĂ©s. Dans le cas de la propagation de maladies infectieuses, plusieurs types de rĂ©seaux entrent en jeu: les mouvements de population quotidiens crĂ©ent notamment un rĂ©seau complexe de contacts entre villes, dont la structure impacte la diffusion de maladies transmissibles par contact, telle que la grippe. Si cette influence a Ă©tĂ© abondamment Ă©tudiĂ©e pour les rĂ©seaux internationaux, notamment par l’Ă©tude des dĂ©placements aĂ©riens, elle n’a que peu Ă©tĂ© analysĂ©e Ă  l’Ă©chelle nationale et rĂ©gionale. Durant mon travail de thèse, je me suis attachĂ©e Ă  l’Ă©tude de la diffusion de la grippe sur le rĂ©seau formĂ© par les mouvements de commuting en France et de ses propriĂ©tĂ©s, en lien avec la structure du rĂ©seau: pour cela, j’ai dĂ©veloppĂ© un modèle simulant la propagation de la grippe sur un rĂ©seau de contacts. Afin de lier les propriĂ©tĂ©s observĂ©es pour la diffusion Ă  la structure du rĂ©seau, j’ ai mis en place des outils permettant de comparer la propagation obtenue sur le rĂ©seau de commuting et sur des rĂ©seaux randomisĂ©s. Cette analyse a permis de mettre en Ă©vidence l’existence de communautĂ©s de villes ayant un comportement de propagation similaire et de chemins de propagation prĂ©fĂ©rentiels entre ces communautĂ©s. Elle a Ă©galement permis d’analyser la structure de ces communautĂ©s, pour la plupart centralisĂ©es autour d’un groupe de nĹ“uds qui assurent la communication avec les communautĂ©s environnantes.

Coala : Co-evolution Assessment by a Likelihood-free Approach

Catherine Matias

Jeudi 22 mai 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

Dans cet exposĂ©, je prĂ©senterai tout d’abord les problĂ©matiques de co-Ă©volution et de co-phylogĂ©nie qui portent sur la modĂ©lisation de l’Ă©volution conjointe de deux systèmes biologiquement liĂ©s (hĂ´tes-parasites ou gènes-espèces). La rĂ©conciliation cherche Ă  fournir un scĂ©nario explicatif de la co-Ă©volution entre deux phylogĂ©nies (arbres) liĂ©s, en prenant en compte un certain nombre d’Ă©vènements Ă©volutifs comme la co-spĂ©ciation, la duplication, la perte et le transfert. Des algorithmes de rĂ©conciliation parcimonieuse existent pour une fonction de coĂ»t (de chacun des Ă©vènements ci-dessus) fixĂ©e, mais le rĂ©sultat est Ă©videmment très dĂ©pendant du choix de cette fonction. Une approche naturelle est de choisir pour ces coĂ»ts des fonctions inversement proportionnelles Ă  la probabilitĂ© de chaque Ă©vènement sous un modèle co-Ă©volutif. Je prĂ©senterai une mĂ©thode statistique qui permet d’estimer les paramètres d’un modèle de co-Ă©volution entre deux arbres et donc des fonctions de coĂ»t associĂ©es. Il s’agit d’une mĂ©thode de type ABC (approximate Bayesian computation) qui n’utilise pas le calcul de la vraisemblance du modèle (likelihood-free method). J’illustrerai les rĂ©sultats de la mĂ©thode sur donnĂ©es simulĂ©es et rĂ©elles.    

Social Networks as a Trade-Off Between Efficient Information Transmission and Reduced Disease Transmission

Cédric Sueur

Jeudi 27 mars 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

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Network optimality has been described in genes, proteins and human communicative networks. In the latter, optimality leads to the efficient transmission of information with a minimum number of connections. Whilst studies show that differences in centrality exist in animal networks with central individuals having higher fitness; network efficiency has never been studied in animal groups. Living in groups has many advantages but it also involves certain disadvantages such as increased disease transmission and the need to make collective decisions. In theory, the social network properties optimizing decision accuracy and the spreading of information should also increase the disease transmission rate, creating a trade-off between decision-making efficiency and infection risk. We aim to explore this trade-off by examining social network properties and investigating how they might interact to maximize decision accuracy and minimize infection risk. We studied several groups of primates and found that group size and neocortex ratio were correlated with network efficiency. Centralisation (whether several individuals are central in the group) and modularity (how a group is clustered) had opposing effects on network efficiency, showing that tolerant species have more efficient networks. Such network properties affecting individual fitness could be shaped by natural selection affecting bot information and disease transmission. The main question of interest is how social network properties and individual attributes within this network effect separately and at the same time the diffusion of transmission (tested through opening of a fruit box as a proxy for information and social learning) and of disease (tested through pseudoectoparasites). Two parallel diffusion experiments, tracking the two different flows at the same time through the same individuals, will be carried out on Japanese macaques at the Koshima field site of Kyoto University, Japan. Ultimately, through an innovative experimental approach, this study aims at understanding the relative influence of different factors inherent in social-living, both cultural (innovation) and ecological (infectious disease), on human sociality.

Deep Tags: Toward a Quantitative Analysis of Online Pornography

Antoine Mazières

Jeudi 13 mars 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

Lors de ce sĂ©minaire, je vous prĂ©senterai le projet Sexualitics.org, ainsi que le papier associĂ© publiĂ© dans le premier numĂ©ro de Porn Studies (Ă  paraĂ®tre en mars 2014). La pornographie en ligne et ce qu’elle reprĂ©sente de la sexualitĂ© n’a que très rarement fait l’objet d’approche quantitative. En effet, la pornographieest Ă©tudiĂ©e Ă  travers des questions de genre, du fĂ©minisme, de l’identitĂ© sexuelle et de sa mise en scène, par le biais d’interviews, de questionnaires, etc. Notre approche visait Ă  prendre avantage des donnĂ©es disponibles sur les plateformes hĂ©bergeant les vidĂ©os – principalement les mots-clĂ©s de 2 millions de vidĂ©os – et reconstruire rĂ©seaux, communautĂ©s et indices divers Ă  plus grande Ă©chelle. Parmi les rĂ©alisations de cette recherche, on peut trouver un rĂ©seau sĂ©mantique des « catĂ©gories » dont les communautĂ©s rassemblent des Ă©lĂ©ments de mise en scène, de pratique, de nationalitĂ©, raciaux, etc. La capacitĂ© descriptive de certaines de ces catĂ©gories est remise en question et un « nicheness score » est Ă©laborĂ© pour mettre en avant les catĂ©gories qui discriminent un contenu spĂ©cifique. Aussi, un outil en ligne – Porngram – permet Ă  chacun de reprĂ©senter la frĂ©quence des mots de leur choix sur 5 annĂ©es. Les datasets et code source des outils sont disponible en ligne. Aucune image Ă  caractère pornographique n’est montrĂ©e lors de la prĂ©sentation ou le papier. NĂ©anmoins, des mots-clĂ©s explicites apparaissent frĂ©quemment sur les visualisations et lors des explications. Site du projet : http://sexualitics.org Pre-print du papier : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00937745 Datasets : http://sexualitics.github.io/ Porngram : http://porngram.sexualitics.org

Motifs Distribution in Exchangeable Random Networks

Pierre-André Maugis

Vendredi 28 février 2014 à 11h, salle 25-26/101

In this talk I will show how the relationship between the local and global characteristics of random graphs can be used for statistical inference. There exists a long history of research on graphs/networks as mathematical objects. However, the need for methods allowing for statistical inference based on network data is but recent, and was prompted by the current boom in available network datasets along with their relevance to research in the social and biological sciences. The problem we face, set in the classical statistical paradigm, consists in seeing the networks as issuing from a random process, and in trying to infer from the observed network some characteristics of the said random process. The difficulty is both theoretical and practical: we only observe one realisation of the network (where statisticians usually assume they have a large number of repeated measurements), and networks are large objects, easily involving millions of connections, which raises computational issues. Studying networks through the local characteristics that are motifs (e.g. triangles, squares, cliques, …) offers a solution to both problems at once. Motifs are small (and hence computationally amenable), and occur multiple times throughout the network. Moreover, as we will show, under the assumption of exchangeability one can relate the random process from which the network ensued and the distribution of realised motifs. Using these results we will describe how one can use motifs to produce sound statistical inference on network data. This is a joint Work with Sofia Olhede and Patrick Wolfe.

Reconstruction des dynamiques multi-échelles de la morphogenèse animale

Emmanuel Faure

Jeudi 20 février 2014 à 11h, salle 25-26/101

La reconstruction des dynamiques multi-Ă©chelles de la morphogenèse des organismes vivants est devenue un enjeu majeur pour la bio-mĂ©decine. Le dĂ©veloppement dun organisme multi-cellulaire est le rĂ©sultat de phĂ©nomènes biomĂ©caniques multi-Ă©chelles complexes. LĂ©chelle cellulaire est un niveau dintĂ©gration fondamental aussi bien pour lĂ©tude de la biomĂ©canique que pour les processus de rĂ©actions-diffusions. La plateforme BioEmergences vise Ă  reconstruire les dynamiques multi-Ă©chelles de la morphogenèse des organismes et Ă  mesurer les diffĂ©rences et les similitudes entre les individus, aux diffĂ©rentes Ă©chelles, tout au long de leurs individuations. Depuis les donnĂ©es dimagerie obtenues par acquisition en microscopie multi-photons jusquĂ  la modĂ©lisation des comportements cellulaires par lapproche des systèmes complexes, nos travaux se situent dans un cadre intrinsèque dinterdisciplinaritĂ©. Mon approche thĂ©orique propose la thèse que la reconstruction du lignage cellulaire vue comme un processus de branchement spatio-temporel fournit l’ensemble des morphodynamiques cellulaires. Jaborderai notamment lors de cette prĂ©sentation une stratĂ©gie de reconstruction phĂ©nomĂ©nologique du lignage cellulaire fondĂ©e sur des mĂ©thodes probabilistes. De plus, Ă  partir de diffĂ©rentes analyses de comportements cellulaires, je montrerai un modèle computationnel du dĂ©veloppement du poisson zèbre au cours des phases prĂ©coces de lembryogenèse, fondĂ© sur lensemble des caractĂ©ristiques mesurĂ©es.

Analyse et modélisation des dynamiques socio-épistémiques des communautés scientifiques

Elisa Omodei

Jeudi 06 février 2014 à 14h30, salle 26-00/101

Comment les structures sociales et épistémiques dune communauté scientifique contraignent-elles les dynamiques de recherche à venir ? Nous avons analysé deux grands corpus de publications scientifiques décrivant plus de 20 ans de recherche dans deux domaines très différents : la physique et la linguistique computationnelle. Nous avons pu extraire un réseau social de collaborations entre auteurs et un réseau épistémique de co-occurrences entre les concepts abordés dans les articles (donnés par les codes PACS pour ce qui concerne la physique, et par des mots-clés extraits à travers des méthodes automatiques pour la linguistique computationnelle). Nous mettons notamment en évidence que le réseau épistémique a une structure modulaire et une distribution des degrés hétérogène. La structure en communautés peut sans doute être expliquée par des processus de sélection locaux. Un examen empirique montre que les dynamiques épistémiques locales dépendent aussi bien des structures sociales et épistémiques passées. De plus, nous montrons que lévolution du réseau social dépend également de facteur épistémiques, ce qui semble indiquer que les deux réseaux évoluent lun avec lautre.

ModĂ©lisation et analyse Ă  base de graphes de citations de textes de loi : histoire d’une collaboration entre mathĂ©maticiens et juristes

Romain Boulet

Jeudi 23 Janvier 2014 Ă  11h30, salle 25-26/105

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La complexitĂ© juridique est de plus en plus prĂ©sente et dĂ©battue ; cette complexitĂ© possède plusieurs aspects dont celui induit par les (très nombreuses) citations croisĂ©es de textes : c’est l’aspect que nous modĂ©liserons et analyserons dans cet exposĂ© grâce Ă  la thĂ©orie des graphes et l’analyse des rĂ©seaux. L’exposĂ© commencera par une rapide introduction sur les graphes et rĂ©seaux et la prĂ©sentation des problĂ©matiques liĂ©es aux sciences juridiques que nous aborderons. En particulier, le texte de loi sera vu Ă  deux niveaux de granularitĂ© : le code et l’article. Dans un premier temps, nous analyserons donc le rĂ©seau des codes juridiques. Chaque code constitue alors un nĹ“ud du rĂ©seau et les liens sont les liens de citations de textes entre les diffĂ©rents codes. Bien que ce rĂ©seau possède un petit nombre de sommets, il n’en demeure pas moins difficile Ă  apprĂ©hender de par son fort nombre d’arĂŞtes (et donc sa forte densitĂ©). En considĂ©rant chaque code comme un grand domaine juridique et en parvenant Ă  extraire une structure de ce rĂ©seau, nous pouvons exhiber une cartographie des grands domaines juridiques. Dans un deuxième temps, nous changerons d’Ă©chelle et de granularitĂ© : le texte de loi considĂ©rĂ© (et donc le nĹ“ud du nouveau rĂ©seau) sera l’article au sein du code de l’environnement. Nous comparerons la structure du rĂ©seau de citations des articles du code de l’environnement avec la structure choisie par la commission supĂ©rieure de codification (dĂ©coupage du code de l’environnement en sept livres). Romain Boulet est actuellement MaĂ®tre de ConfĂ©rences en mathĂ©matiques Ă  l’UniversitĂ© Lyon 3 ; les travaux prĂ©sentĂ©s ont Ă©tĂ© faits en collaboration avec Pierre Mazzega (Directeur de Recherche Ă  l’IRD) et Danièle Bourcier (Directrice de Recherche au CNRS) de 2009 Ă  2012.

Le contrĂ´le de la forme des rĂ©seaux par leurs membres : le fils de discussion comme rĂ©seau d’interaction

Bernard Conein (1) & Alexandre Delanoë (2)

Jeudi 09 janvier 2014 Ă  11h, salle 25-26/101

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En proposant d’explorer comment, en envoyant un message sur une liste de discussion, un contributeur peut contrĂ´ler la forme du rĂ©seau dans lequel il intervient, on montrera quun fil de discussion peut se dĂ©crire comme un rĂ©seau de rĂ©pliques dont lextension (nombre de messages, nombre de contributeurs) est gouvernĂ©e par des dynamiques de contrĂ´le propre Ă  certaines sĂ©quences d’interactions. Slides disponibles Ă  l’adresse suivante : B. Conein :http://www.complexnetworks.fr/?p=1750 A. DelanoĂ« : http://alexandre.delanoe.org/academie/docs/2014-01_DelanoeConein.svg

Detecting events in the dynamics of ego-centred measurements of the Internet topology

Matthieu Latapy, Assia Hamzaoui, Clémence Magnien

Journal of Complex Networks 2(1): 38-59, 2014

Detecting events such as major routing changes or congestions in the dynamics of the Internet topology is an important but challenging task. We explore here an empirical approach based on a notion of statistically significant events. It consists in identifying properties of graph dynamics which exhibit a homogeneous distribution with outliers, corresponding to events. We apply this approach to ego-centred measurements of the  Internet topology (views obtained from a single monitor) and show that it succeeds in detecting meaningful events. Finally, we give some hints for   the interpretation of detected events in terms of network operations.

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Inadequacy of SIR Model to Reproduce Key Properties of Real-world Spreading Phenomena: Experiments on a Large-scale P2P System

Daniel Bernardes, Matthieu Latapy, Fabien Tarissan

In Journal of Social Network Analysis and Mining, 3(4):1195-1208,Springer, 2013.

Understanding the spread of information on complex networks is a key issue from a theoretical and applied perspective. Despite the effort in developing theoretical models for this phenomenon, gauging them with large-scale real-world data remains an important challenge due to the scarcity of open, extensive and detailed data. In this paper, we explain how traces of peer-to-peer file sharing may be used to this goal. We reconstruct the underlying social network of peers sharing content and perform simulations on it to assess the relevance of the standard SIR model to mimic key properties of real spreading cascades. First we examine the impact of the network topology on observed properties. Then we turn to the evaluation of two heterogeneous extensions of the SIR model. Finally we improve the social network reconstruction, introducing an affinity index between peers, and simulate a SIR model which integrates this new feature. We conclude that the simple, homogeneous model is insufficient to mimic real spreading cascades. Moreover, none of the natural extensions of the model we considered, which take into account extra topological properties, yielded satisfying results in our context. This raises an alert against the careless, widespread use of this model.

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On the relevance of the edge-Markovian evolving graph model for real mobile networks

Aurélie Faure de Pebeyre, Fabien Tarissan et Julien Sopena

IFIP Wireless Days conference (WD’13), Valencia, Spain, 2013

The development of wireless devices led the scientific community to focus more and more on systems of interaction composed of moving entities. In this context, different models have been proposed in an attempt to capture properties of the observed dynamics. Among those models, the edge-Markovian evolving graph model is appealing since it enables to highlight temporal dependencies in the evolution of the graphs. This model relies on two parameters accounting respectively for the creation and suppression of links in the graph. Thus it assumes that these two parameters are sufficient to characterise the dynamics during all the evolution of the graph. In this paper, we test this hypothesis by confronting the model to 6 datasets recording real traces of evolving networks. In particular, we study the proportion of created and deleted links over the time. The results show that 5 of the 6 case studies present an heterogeneous distribution of those fractions which contradicts the underlying hypothesis of the model. Besides, in order to understand the importance this might have as regard structural properties of real networks, we also study the impact the Markovian model has on the mean degree over the time. It turns out that even in the suitable case, the model fails to reproduce correctly this property which indicates its inadequacy for even more complex properties of real evolving networks

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Détection de communautés recouvrantes dans des réseaux de terrain dynamiques

Qinna Wang

Jeudi 12 Décembre 2013 à 14h,salle 25-26/101

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Dans le contexte des rĂ©seaux complexes, la structure communautaire du rĂ©seau devient un sujet important pour plusieurs domaines de recherche. Les communautĂ©s sont en gĂ©nĂ©ral vues comme des groupes intĂ©rieurement denses. La dĂ©tection de tels groupes offre un Ă©clairage intĂ©ressant sur la structure du rĂ©seau. Par exemple, une communautĂ© de pages web regroupe des pages traitant du mĂŞme sujet. La dĂ©finition de communautĂ©s est en gĂ©nĂ©ral limitĂ©e Ă  une partition de lensemble des nĹ“uds. Cela exclut par dĂ©finition quun nĹ“ud puisse appartenir Ă  plusieurs communautĂ©s, ce qui pourtant est naturel dans de nombreux (cas des rĂ©seaux sociaux par exemple). Une autre question importante et sans rĂ©ponse est lĂ©tude des rĂ©seaux et de leur structure communautaire en tenant compte de leur dynamique. Cettethèseporte sur lĂ©tude de rĂ©seaux dynamiques et la dĂ©tection de communautĂ©s recouvrantes. Nous proposons deux mĂ©thodes diffĂ©rentes pour la dĂ©tection de communautĂ©s recouvrantes. La première mĂ©thode est appelĂ©e optimisationde clique. L’optimisation de clique vise Ă  dĂ©tecter les nĹ“uds recouvrants granulaires. La mĂ©thode de l’optimisation de clique est une approche Ă  grain fin. La seconde mĂ©thode est nommĂ©e dĂ©tection floue (fuzzy detection). Cette mĂ©thode est Ă  grain plus grossier et vise Ă  identifier les groupes recouvrants. Nous appliquons ces deux mĂ©thodes Ă  des rĂ©seaux synthĂ©tiques et rĂ©els. Les rĂ©sultats obtenus indiquent que les deux mĂ©thodes peuvent ĂŞtre utilisĂ©es pour caractĂ©riser les nĹ“uds recouvrants. Les deux approches apportent des points de vue distincts et complĂ©mentaires. Dans le cas des graphes dynamiques, nous donnons une dĂ©finition sur la relation entre les communautĂ©s Ă  deux pas de temps consĂ©cutif. Cette technique permet de reprĂ©senter le changement de la structure en fonction du temps. Pour mettre en Ă©vidence cette relation, nous proposons des diagrammes de lignage pour la visualisation de la dynamique des communautĂ©s. Ces diagrammes qui connectent des communautĂ©s Ă  des pas de temps successifs montrent lĂ©volution de la structure et l’Ă©volution des groupes recouvrantes., Nous avons Ă©galement appliquer ces outils Ă  des cas concrets.

Method of reliability and availability analysis – From the dynamic properties of routing and forwarding paths

Dimitri Papadimitriou, Davide Careglio, Fabien Tarissan and Piet Demeester

Proceedings of the International Workshop on Reliable Networks Design and Modeling (RNDM’13), 2013 (Invited paper)

Confronted to the increasing dynamic of Internet routing system and its underlying topology, we propose a reliability and availability analysis method based on the characterization of the dynamic properties (in particular, the stability properties) of routing paths and their corresponding forwarding paths. The key driver underlying this method is that transient but frequent changes in the spatio-temporal properties of routing paths can affect the performance and operating conditions of the corresponding forwarding paths; hence, their reliability. The results obtained by means of this method verify that, although the main cause of instability results from the forwarding plane dynamics, a second order effect relates forwarding and routing path instability events. Applying our analysis method reveals that the dominant source (main cause) of instability originates indeed from the forwarding plane. This result which confirms previous studies from 2003 further corroborates the assumption that the dynamic properties of routing system are mainly driven by its adaptation to the forwarding system (adaptive routing). However, even if the likelihood of forwarding instability becomes the prominent behavior (cause), about 50% of them induce routing path instability whereas the corresponding forwarding path remains unstable. This observation suggests that 50% of the reactive decisions performed by the BGP routing system (reactive routing) tend to further delay convergence of the forwarding paths. In turn, this observation provides the first indication that simple causal effects can’t explain anymore the occurrence of instability. Moreover, more elaborated analysis techniques (such as the one proposed in this paper) are required to explain the inter-dependent routing and forwarding paths dynamics which affects their reliability and availability.

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Un modèle pour les graphes bipartis aléatoires avec redondance

Émilie Coupechoux and Fabien Tarissan

4ème JournĂ©es Modèles et l’Analyse des RĂ©seaux : Approches MathĂ©matiques et Informatique (MARAMI’13), 2013

Current models of random graphs do not capture all the properties observed in realworld networks. In particular, two cliques in such models generally do not have more than one node in common, while it is intuitive that, in social networks for instance, two friends have more than one interest in common. The model presented here aims at capturing this kind of property. More precisely, we present a model for random tripartite graphs such that the bipartite projection has degree and redundancy distributions close to those of a given bipartite graph.

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valuation du modèle évolutif par arête-markovienne pour reproduire la dynamique des réseaux mobiles

Aurélie Faure de Pebeyre, Fabien Tarissan and Julien Sopena

In 4ème JournĂ©es Modèles et l’Analyse des RĂ©seaux : Approches MathĂ©matiques et Informatique (MARAMI’13), 2013

L’avènement des équipements mobiles a amené la communauté scientifique à étudier plus intensément les systèmes d’interactions formés par des entités en mouvement. Dans ce contexte, plusieurs modèles ont été proposés pour tenter de capturer les propriétés dynamiques de tels systèmes. Parmi ceux-ci, le modèle de graphes évolutifs à arêtes markoviennes est attirant en ce qu’il met en avant les dépendances temporelles dans un graphe dynamique. Ce modèle repose sur l’identification de deux paramètres régissant respectivement l’apparition et la disparition des liens dans le graphe et fait donc l’hypothèse que ces deux paramètres sont suffisants pour caractériser cette dynamique sur l’ensemble de la durée de vie du graphe. Dans cet article nous testons la pertinence de cette hypothèse par rapport à 6 jeux de données réelles. Pour se faire, nous avons étudié la fraction de liens créés et supprimés au cours du temps. Les résultats montrent que dans 5 cas sur les 6 étudiés, la répartition de ces fractions est hétérogène, ce qui contredit l’hypothèse faite par le modèle. De plus, nous avons regardé l’impact que le modèle markovien avait sur le degré moyen des nœuds au cours du temps. Il s’avère que même dans le jeu de données favorable au modèle, ce dernier échoue à rendre compte du comportement des réseaux dynamiques de façon satisfaisante.

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Une plus grande utilisation de la thĂ©orie des graphes dans l’analyse des rĂ©seaux

Bertrand Jouve

Jeudi 21 novembre 2013 Ă  11h, salle 25-26/101

A partir de deux exemples d’applications sur des donnĂ©es historiques (reconstruction de rĂ©seaux sociaux de la paysannerie mĂ©diĂ©vale et dynamiques de parcellaires anciens), nous montrerons comment il est possible d’amĂ©liorer nos outils de la thĂ©orie des graphes pour l’analyse des rĂ©seaux d’interactions. Nous baserons notre propos sur des recherches en thĂ©orie intervallaire et en topologie algĂ©brique.