Detection de communautes thematiques dans un reseau social academique

Abstract

Un r eseau social acad emique comme Researchgate ou Mendeley, apparaissent comme un ecosyst eme qui o re aux scienti ques des fonctionnalit es telle que la publications , le partage des articles ou la collaboration. Ces r eseaux sp ecialis es sont nomm es complex network, litt eralement r eseaux complexes, dont l'analyse structurelle repose essentiellement sur la th eorie des graphes. Une t^ache tr es courante de l'analyse de ces graphes, qui a engendr e une litt erature proli que ces derni eres ann ees, est la d etection de communaut es . Il s'agit de trouver dans un graphe des ensembles d' el ements interagissant plus particuli erement entre eux qu'avec le reste du graphe, formant ainsi les d enomm ees communaut es d'int er^ets. Dans le cadre de de ce m emoire de master en informatique, nous pr esentons une nouvelle m ethode de d etection de communaut es qui repose principalement sur la mod elisation th ematique pour extraire les sujets d'int er^ets aux sein du r eseau objet de notre etude.la m ethode comporte deux etapes et exploite la notion de cliques adjacents dans un graphe, puis les communaut es sont identi ees par maximisation de la modularit e.