Mohamed Bouklit (Labri)

Nous présenterons le domaine de l’analyse des grands réseaux d’interactions qui modélisent souvent la structure intrinsèque de nombreux systèmes complexes. Ce domaine a pour objet d’étude l’analyse des principales caractéristiques de ces réseaux afin de mieux les décrire. Ainsi, il est apparu récemment que ces graphes sont structurés à l’échelle microscopique en zones densément connectées appelées communautés. Nous introduirons ensuite le graphe du Web, un grand réseau d’interactions qui a fait l’objet ces dernières années de l’attention de plusieurs communautés scientifiques.

Nous détaillerons, durant la seconde partie de notre exposé, notre apport à une algorithmique dédiée au graphe du Web qui peut permettre d’améliorer la performance des moteurs de recherche actuels. Nous introduirons en particulier une classification des algorithmes de type PageRank unifiée sous le point de vue de l’interprétation stochastique. Nous présenterons ensuite l’algorithme BackRank, une version améliorée du PageRank perfectionnant le modèle du surfeur aléatoire puisqu’elle prend en compte la possibilité offerte à l’internaute de revenir en arrière grâce à la touche Back du navigateur.