Dans le cadre des séminaires de l’équipe Cornet, Shane Mannion (Université de Limerick) présentera son travail de recherche sur Correlations on complex networks and their degree distributions, le 5 avril 2023 à 11h35 en salle de réunion.
Résumé : Tout d’abord, nous examinons les corrélations à longue portée dans les réseaux complexes. L’assortativité d’un réseau, c’est-à-dire la corrélation entre les caractéristiques des nœuds voisins, peut avoir des implications pratiques importantes. Par exemple, un programme de vaccination ciblée sera moins efficace dans un réseau social assortatif (où les personnes à degré élevé se mêlent à d’autres de degré élevé). Nous nous intéressons à savoir si ces corrélations entre les nœuds s’étendent aux nœuds séparés par plus d’un seul lien. Dans cette présentation, je discuterai de la manière dont la corrélation entre les caractéristiques des nœuds connectés dans un réseau social évolue à mesure que la distance entre ces nœuds augmente. Cela nous a conduit à des recherches sur l’ajustement des distributions de degré, où nous introduisons une méthode pour ajuster les distributions de degré des ensembles de données de réseaux complexes, de manière à choisir la distribution la plus appropriée parmi un ensemble de distributions candidates tout en maximisant la portion de la distribution à laquelle le modèle s’adapte. Les méthodes actuelles d’ajustement des distributions de degré dans la littérature sont incohérentes et supposent souvent a priori à partir de quelle distribution les données sont extraites. Une grande attention est portée à l’ajustement de la queue de la distribution, tandis qu’une grande partie de la distribution en dessous de la queue est ignorée. Ici, nous abordons ces problèmes, en utilisant des estimateurs du maximum de vraisemblance pour ajuster l’ensemble des données, ou presque. Cette méthodologie est applicable à n’importe quel ensemble de données de réseau (ou ensemble de données empiriques discrètes), et nous la testons sur plus de 25 ensembles de données de réseau provenant de sources variées, obtenant de bons ajustements dans presque tous les cas.