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Science des réseaux

Science des réseaux — Wikipédia
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vignette|Les liens de la network science La Science des Réseaux, ou Network Science, est une discipline scientifique émergente qui se donne pour objet l'étude des relations, liens et interconnexions entre les choses, et non les choses en elles-mêmes. Champ interdisciplinaire de recherche, elle s'applique en physique, biologie, épidémiologie, science de l'information, science cognitive et réseaux sociaux. Elle vise à découvrir des propriétés communes au comportement de ces réseaux hétérogènes via la construction d'algorithmes et d'outils. Instituée en 2007 aux États-Unis en tant que discipline autonome, le National Research Council définit la Science des Réseaux comme un "savoir organisé à propos des réseaux, basé sur leur étude scientifique". Théorie des graphes Watts and Strogatz model Théorie des réseaux Visualisation des données Exploration de données Émergence Systèmes dynamiques Albert-László Barabási Analyse des réseaux sociaux Système multi-agents Analyse systémique Network_Science_Report_Vol1No1 (en) How Kevin Bacon cured cancer : Documentaire de présentation paru sur ABC. Organismes spécialisés dans la recherche en science des réseaux WebAtlas (France) : Association de recherche et d'ingénierie sur la sciences des réseaux et le web mining. Santa Fe Institute (SFI) (USA) : Environnement ouvert de recherche et d'éducation pluridisciplinaire : Physics of Complex Systems, Emergence, Innovation & Robustness in Evolutionary Systems, Information Processing & Computation in Complex Systems, Dynamics & Quantitative Studies of Human Behavior, Emergence, Organization & Dynamics of Living Systems Center for Complex Network Research (CCNR / BarabasiLab) (USA) : Site de l'équipe de recherche de A.L. Barabasi, un des pionniers du domaine. "Understanding Network Science," Linked: The New Science of Networks, Albert-László Barabási (Perseus Publishing, Cambridge (2002). Nexus: Small Worlds and the Groundbreaking Science of Networks Buchanan M., W. W. Norton & Company, , 2002 Network Science, Committee on Network Science for Future Army Applications, National Research Council.

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Fundamentals, methods, algorithms and applications of network machine learning and graph neural networks
COM-516: Markov chains and algorithmic applications
The study of random walks finds many applications in computer science and communications. The goal of the course is to get familiar with the theory of random walks, and to get an overview of some appl
MATH-448: Statistical analysis of network data
A first course in statistical network analysis and applications.
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Small-world network
A small-world network is a mathematical graph in which most nodes are not neighbors of one another, but the neighbors of any given node are likely to be neighbors of each other. Due to this, most neighboring nodes can be reached from every other node by a small number of hops or steps. Specifically, a small-world network is defined to be a network where the typical distance L between two randomly chosen nodes (the number of steps required) grows proportionally to the logarithm of the number of nodes N in the network, that is: while the global clustering coefficient is not small.
Réseau complexe
En théorie des graphes, un réseau complexe est un réseau possédant une architecture et une topologie complexe et irrégulière. Comme tous les réseaux, ils sont composés de nœuds (ou sommets ou points) représentant des objets, interconnectés par des liens (ou arêtes ou lignes). Ces réseaux sont des représentations abstraites des relations principalement présentes dans la vie réelle dans une grande diversité de systèmes biologiques et technologiques.
Giant component
In network theory, a giant component is a connected component of a given random graph that contains a significant fraction of the entire graph's vertices. More precisely, in graphs drawn randomly from a probability distribution over arbitrarily large graphs, a giant component is a connected component whose fraction of the overall number of vertices is bounded away from zero. In sufficiently dense graphs distributed according to the Erdős–Rényi model, a giant component exists with high probability.
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