Réseau socialEn sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
Réseau invariant d'échelleUn réseau invariant d'échelle (ou réseau sans échelle, ou encore scale-free network en anglais) est un réseau dont les degrés suivent une loi de puissance. Plus explicitement, dans un tel réseau, la proportion de nœuds de degré k est proportionnelle à pour grand, où est un paramètre (situé entre 2 et 3 pour la plupart des applications). Beaucoup de réseaux, comme le réseau du web, les réseaux sociaux et les réseaux biologiques semblent se comporter comme des réseaux invariants d'échelle, d'où l'importance de ce modèle.
Science des réseauxvignette|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.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Théorie des graphes extrémauxEn théorie des graphes, un graphe extrémal (anglais : extremal graph) par rapport à une propriété est un graphe tel que l'ajout de n'importe quelle arête amène le graphe à vérifier la propriété . L'étude des graphes extrémaux se décompose en deux sujets : la recherche de bornes inférieures sur le nombre d'arêtes nécessaires à assurer la propriété (voire sur d'autres paramètres comme le degré minimum) et la caractérisation des graphes extrémaux proprement dits. L'étude des graphes extrémaux est une branche de l'étude combinatoire des graphes.
Coefficient de clusteringalt=|vignette|Un graphe de fort coefficient de clustering. En théorie des graphes et en analyse des réseaux sociaux, le coefficient de clustering d'un graphe (aussi appelé coefficient d'agglomération, de connexion, de regroupement, d'agrégation ou de transitivité), est une mesure du regroupement des nœuds dans un réseau. Plus précisément, ce coefficient est la probabilité que deux nœuds soient connectés sachant qu'ils ont un voisin en commun.
Théorème de TuránLe théorème de Turán est un résultat de théorie des graphes extrémaux découvert par Pál Turán. Ce théorème donne une borne supérieure sur le nombre d'arêtes dans les graphes ne contenant pas de cliques plus grosses qu'un paramètre r, et donne une caractérisation des graphes atteignant cette borne, ce sont les graphes de Turán. Ce résultat de 1941 a lancé la théorie des graphes extrémaux et possède de nombreuses preuves. Tout graphe G ayant n sommets, et ne contenant pas de clique de taille plus grande que r (i.
GraphonEn théorie des graphes et en statistique, un graphon (aussi connu sous le terme limite de graphes) est une fonction symétrique mesurable , qui joue un rôle important dans l'étude des graphes denses. Les graphons sont à la fois une notion naturelle de limite d'une suite de graphes denses, et sont aussi les objets fondamentaux dans la définition des modèles de graphes aléatoires échangeables Les graphons sont liés aux graphes denses : d'une part, les modèles de graphes aléatoires définis par les graphons donnent lieu à des graphes denses presque sûrement.
CographeUn cographe est, en théorie des graphes, un graphe qui peut être généré par complémentation et union disjointe à partir du graphe à un nœud. La plupart des problèmes algorithmiques peuvent être résolus sur cette classe en temps polynomial, et même linaire, du fait de ses propriétés structurelles. Cette famille de graphe a été introduite par plusieurs auteurs indépendamment dans les années 1970 sous divers noms, notamment D*-graphes, hereditary Dacey graphs et 2-parity graphs.
