Détecter les communautés dans les graphiques aléatoires

Cette séance de cours de l'instructeur explore le concept de la détection des communautés dans les graphiques aléatoires, mettant l'accent sur les défis de l'identification des grappes dans les données bruyantes. La présentation porte sur les lois fondamentales pour la détection communautaire, les transitions de phase pour la connectivité et l'application d'algorithmes spectraux. Différentes méthodes et théorèmes sont discutés, y compris le modèle Erdős-Rényi et le modèle de bloc stochastique. La séance de cours se penche sur les résultats statistiques, l'analyse spectrale et l'efficacité de l'algorithme spectral dans l'identification des grappes. Des exemples pratiques, tels que les comparaisons de codes génétiques et l'analyse des données Twitter, sont utilisés pour illustrer les concepts présentés.