Abstract:
La détection des communautés a une grande importance dans l’analyse des
réseaux sociaux, où le système est souvent représenté sous forme d’un graphe, Dans
ce travail, nous essayons d’élaborer une méthode de clustering basée sur
l'optimisation discrète de l'essaimage de particules (PSO) pour la détection des
communautés dans un réseau social.
Cette méthode peut détecter automatiquement le nombre de communautés
dans le réseau analysé, la fonction objective (fitness) utilisée pour cela est la
modularité, à maximiser. Après la détermination des communautés dans le réseau, et
en sachant leurs centroïdes, on calcule la similarité pour chacun avec un profil
suspect modèle afin de juger la communauté entière.
A la fin on applique un système multi-agents pour améliorer les résultats la
détection des communautés
