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Séminaire Algorithmique

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Séminaire Algorithmique

Le séminaire a lieu le mardi à 11 h 45 (sauf modification exceptionnelle), au campus Côte de Nacre, bâtiment Sciences 3, salle S3 351, 3ème étage.

Résumé du séminaire du Mardi 5 Janvier 2016

Le potentiel évaluatif des fonctions de qualité en détection de communauté

par Jean Creusefond (GREYC, Caen)

La question de l'évaluation des algorithmes de détection de communauté (ou algorithmes de clustering) est épineuse. La définition d'une communauté étant floue, l'évaluation des méthodes de détections est elle-même hautement dépendante du contexte et sujette à conflits et confusions.

Il y a essentiellement deux manières d'évaluer un algorithme de clustering :

L'évaluation expérimentale est coûteuse sur plusieurs points : les jeux de données sont rares et parfois privatifs et les fonctions de comparaison ont souvent une complexité importante. Il semble essentiel de fixer une méthodologie qui mesure expérimentalement la pertinence des dites fonctions de qualité afin de faire le pont entre les deux méthodes d’évaluation.

Dans cette optique, nous avons cherché des corrélations entre l'évaluation fournie par différentes fonctions de qualité et celle des vérités de terrain afin d'identifier les cas où une fonction de qualité est pertinente. L'application de cette méthodologie sur un jeu de données public a apporté des conclusions intéressantes

Ainsi, il est maintenant possible de justifier le choix d'une fonction de qualité en explicitant le contexte visé, et d'éviter le processus coûteux de comparaison avec des données expérimentales.

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