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Introduction à l’étude des grands graphes
- 1. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Introduction à l’étude des grands graphes Nathalie Villa-Vialaneix http ://www.nathalievilla.org Travail réalisé en collaboration avec Fabrice Rossi Institut de Mathématiques de Toulouse, France - nathalie.villa@math.ups-tlse.fr 12 novembre 2007 Nathalie Villa Grands graphes
- 2. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Sommaire 1 Les graphes 2 Objectifs 3 Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen Nathalie Villa Grands graphes
- 3. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Sommaire 1 Les graphes 2 Objectifs 3 Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen Nathalie Villa Grands graphes
- 4. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Sommets Nathalie Villa Grands graphes
- 5. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Sommets Arêtes Nathalie Villa Grands graphes
- 6. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Exemple 1 : Les réseaux sociaux Graphe construit à partir d’un corpus d’archives médiévales À partir de 1000 contrats agraires du Moyen-Âge (1250-1350), on construit un graphe : Nathalie Villa Grands graphes
- 7. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Exemple 2 : Réseau d’intéraction de protéines Nathalie Villa Grands graphes
- 8. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Exemple 3 : Graphes bipartis (marketing) Adrien Béatrice Corinne Les misérables L’assommoir Bel ami Le deuxième sexe Nathalie Villa Grands graphes
- 9. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Qu’est-ce qu’un graphe ? Exemple 3 : Graphes bipartis (recherche d’informations) triste vie amour La vie n’est pas triste. Elle a des heures tristes. Nous sommes tristes parce que nous pleurons. Quand il n’y a pas d’amour, il n’y a pas de vie. Plaisir d’amour ne dure qu’un moment, chagrin d’amour dure toute la vie. Nathalie Villa Grands graphes
- 10. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Pondération des arêtes Nathalie Villa Grands graphes
- 11. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Pondération des arêtes 3 5 7 6.15 4.35 2 4 3.4 Nathalie Villa Grands graphes
- 12. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Pondération des arêtes Exemple 1 : Les réseaux sociaux Graphe construit à partir d’un corpus d’archives médiévales À partir de 1000 contrats agraires (1250-1350), on construit un graphe pondéré : sommets : les paysans trouvés dans les contrats ; poids : nombre de contrats où deux paysans sont cités simultanément. Nathalie Villa Grands graphes
- 13. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Pondération des arêtes Exemple 2 : À partir d’un graphe biparti : Adrien Béatrice Corinne Les misérables L’assommoir Bel ami Le deuxième sexe Nathalie Villa Grands graphes
- 14. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Pondération des arêtes Exemple 2 : À partir d’un graphe biparti : Adrien Béatrice Corinne 1 2 11 2 1 Les misérables L’assommoir Bel ami Le deuxième sexe Nathalie Villa Grands graphes
- 15. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Orientation des arêtes Nathalie Villa Grands graphes
- 16. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Orientation des arêtes Nathalie Villa Grands graphes
- 17. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Orientation des arêtes Exemple 1 : Internet (ici, « blogosphère ») Nathalie Villa Grands graphes
- 18. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Visualiser une évolution Nathalie Villa Grands graphes
- 19. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Visualiser une évolution Nathalie Villa Grands graphes
- 20. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Visualiser une évolution Exemple 1 : Évolution temporelle d’un caractère d’une population Nathalie Villa Grands graphes
- 21. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets Étiquettes qualitatives. . . A B A B B Nathalie Villa Grands graphes
- 22. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets . . . ou quantitatives (0,5 ;0,2) (1,3 ;5) (1,5 ;3) (1,2 ;0.2) (3,3 ;1,4) Nathalie Villa Grands graphes
- 23. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets Exemple 1 : Interaction de protéines Nathalie Villa Grands graphes
- 24. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets Exemple 1 : Interaction de protéines Nathalie Villa Grands graphes
- 25. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets Exemple 1 : Interaction de protéines Détection des intéractions par une approche biologique. Nathalie Villa Grands graphes
- 26. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Étiqueter les sommets Exemple 2 : Dans [Bleakley et al., 2007], les auteurs reconstruisent les arêtes d’un réseau métabolique sommets = enzymes ; arêtes = relations fonctionnelles à partir de : 1 la connaissance partielle du réseau ; 2 différentes étiquettes quantitatives : données d’expression des gènes, données de localisation des enzymes dans la cellule, données de profils phylogénétiques des enzymes Nathalie Villa Grands graphes
- 27. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Sommaire 1 Les graphes 2 Objectifs 3 Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen Nathalie Villa Grands graphes
- 28. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Présentation du problème Données On suppose connu un graphe pondéré non orienté, G, de sommets {x1, . . . , xn} ; d’arêtes pondérées par (wij)i,j=1...,n, wii = 0, wij = wji et n j=1 wij = di (degré du sommet xi). Nathalie Villa Grands graphes
- 29. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Présentation du problème Données On suppose connu un graphe pondéré non orienté, G, de sommets {x1, . . . , xn} ; d’arêtes pondérées par (wij)i,j=1...,n, wii = 0, wij = wji et n j=1 wij = di (degré du sommet xi). Objectifs Deux objectifs simultanés : 1 classification de sommets d’un graphe en groupes de similarité ; 2 représentation simplifiée du graphe par ses groupes et leurs relations respectives. Nathalie Villa Grands graphes
- 30. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Applications concrètes Réseaux sociaux Identifier des sous-groupes homogènes d’individus (communautés) et la manière dont ils sont structurés entre eux ; Nathalie Villa Grands graphes
- 31. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Applications concrètes Réseaux sociaux Identifier des sous-groupes homogènes d’individus (communautés) et la manière dont ils sont structurés entre eux ; World Wide Web, Recherche d’informations Grouper les sites Web par similarité pour faciliter l’identification de sites pertinents ; Nathalie Villa Grands graphes
- 32. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Applications concrètes Réseaux sociaux Identifier des sous-groupes homogènes d’individus (communautés) et la manière dont ils sont structurés entre eux ; World Wide Web, Recherche d’informations Grouper les sites Web par similarité pour faciliter l’identification de sites pertinents ; Marketing Identifier des groupes d’individus ou des groupes de produits pour effectuer des conseils d’achats aux acheteurs en ligne ; Nathalie Villa Grands graphes
- 33. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Applications concrètes Réseaux sociaux Identifier des sous-groupes homogènes d’individus (communautés) et la manière dont ils sont structurés entre eux ; World Wide Web, Recherche d’informations Grouper les sites Web par similarité pour faciliter l’identification de sites pertinents ; Marketing Identifier des groupes d’individus ou des groupes de produits pour effectuer des conseils d’achats aux acheteurs en ligne ; Graphes de protéines, réseau métabolique Proposer des regroupements thématiques de protéines, d’enzymes, etc Nathalie Villa Grands graphes
- 34. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Sommaire 1 Les graphes 2 Objectifs 3 Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen Nathalie Villa Grands graphes
- 35. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Cartes de Kohonen : le principe Données initiales (xi) dans un espace de grande dimension Nathalie Villa Grands graphes
- 36. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Cartes de Kohonen : le principe Données initiales (xi) dans un espace de grande dimension Projection sur une carte de petite dimension en minimisant l’énergie En = M i=1 h(d(f(xj), i)) xj − pi 2 Nathalie Villa Grands graphes
- 37. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Adaptation aux graphes Problème L’algorithme de cartes de Kohonen classifie les données selon leurs distances dans l’espace initial : pas de distance entre les sommets d’un graphe ! Nathalie Villa Grands graphes
- 38. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Adaptation aux graphes Problème L’algorithme de cartes de Kohonen classifie les données selon leurs distances dans l’espace initial : pas de distance entre les sommets d’un graphe ! Solutions proposées 1 Adaptation de l’algorithme à des données décrites par une mesure de dissimilarité : [Kohohen and Somervuo, 1998] ; 2 Utilisation d’un noyau : [Lau et al., 2006, Villa and Rossi, 2007]. Nathalie Villa Grands graphes
- 39. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Dissimilarités Dissimilarités courantes 1 Distance de Jaccard : δ(xi, xj) = |{xk :w(xk ,xj) 0 et w(xk ,xi) 0}| |{xk :w(xk ,xj) 0}|+|{xk :w(xk ,xi) 0}| ; 2 Plus court chemin : δ(xi, xj) = Longueur du plus court chemin entre xi et xj en suivant les arêtes du graphe ; Limites : Utilise des informations très locales (partielles) sur la structure du graphe. Nathalie Villa Grands graphes
- 40. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Laplacien d’un graphe Pour un graphe de sommets V = {x1, . . . , xn} pondérés par (wi,j)i,j=1,...,n (positifs) tels que, pour tout i, j = 1, . . . , n, wi,j = wj,i et di = n j=1 wi,j on résume le graphe par son Laplacian, L = (Li,j)i,j=1,...,n : Li,j = −wi,j if i j di if i = j ; Nathalie Villa Grands graphes
- 41. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Propriétés du Laplacien [von Luxburg, 2007] Problème de la coupe optimale Le problème (optimisation discrète) de trouver une partition du graphe en k groupes de sommets, A1, . . . , Ak qui minimise 1 2 k i=1 j∈Ai,j Ai wj,j est approché par le problème d’optimisation continue suivant min H∈Rn×k Tr HT LH subject to HT H = I Nathalie Villa Grands graphes
- 42. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Spectral clustering Méthode 1 Déterminer les k derniers vecteurs propres, u1, . . . , uk de L et poser U = [u1, . . . , uk ] ; 2 Utiliser un algorithme de cartes de Kohonen (carte de taille k) sur les lignes de U. Nathalie Villa Grands graphes
- 43. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Spectral clustering Méthode 1 Déterminer les k derniers vecteurs propres, u1, . . . , uk de L et poser U = [u1, . . . , uk ] ; 2 Utiliser un algorithme de cartes de Kohonen (carte de taille k) sur les lignes de U. Limites du spectral clustering Utilisation partielle de la structure du graphe ; tous les vecteurs propres ont le même poids. Nathalie Villa Grands graphes
- 44. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Une version régularisée de L Régularisation : la matrice de diffusion : pour β > 0, Kβ = e−βL = +∞ k=1 (−βL)k k! . ⇒ kβ : V × V → R (xi, xj) → K β i,j noyau de diffusion (ou noyau de la chaleur). Nathalie Villa Grands graphes
- 45. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Intérêts 1 Interprétation intuitive kβ(i, j) peut être interprétée comme l’énergie accumulée en i lorsque l’énergie a été injectée en j au temps 0 et que l’énergie circule de manière continue dans les arêtes du graphe selon une fraction qui dépend de β. Nathalie Villa Grands graphes
- 46. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Intérêts 1 Interprétation intuitive kβ(i, j) peut être interprétée comme l’énergie accumulée en i lorsque l’énergie a été injectée en j au temps 0 et que l’énergie circule de manière continue dans les arêtes du graphe selon une fraction qui dépend de β. 2 Noyau de la chaleur et RKHS Graphe → Espace de Hilbert de grande dimension (H, ., . ) Dans (H, ., . ), pratiquer un algorithme de classification ou carte de Kohonen (SOM). Nathalie Villa Grands graphes
- 47. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Resultats pour une grille 7 × 7 [Boulet et al., 2007] Nathalie Villa Grands graphes
- 48. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Resultats pour une grille 7 × 7 [Boulet et al., 2007] Nathalie Villa Grands graphes
- 49. Les graphes Objectifs Noyau de la chaleur et cartes de Kohonen References Bibliographie Bleakley, K., Biau, G., and Vert, J. (2007). Supervised reconstruction of biological networks with local models. Bioinformatics, 23(13) :i57–i65. Boulet, R., Jouve, B., Rossi, F., and Villa, N. (2007). Batch kernel SOM and related laplacian methods for social network analysis. Neurocomputing. Submitted. Kohohen, T. and Somervuo, P. (1998). Self-Organizing maps of symbol strings. Neurocomputing, 21 :19–30. Lau, K., Yin, H., and Hubbard, S. (2006). Kernel self-organising maps for classification. Neurocomputing, 69 :2033–2040. Villa, N. and Rossi, F. (2007). A comparison between dissimilarity SOM and kernel SOM for clustering the vertices of a graph. In Proceedings of the 6th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 07), Bielefield, Germany. von Luxburg, U. (2007). A tutorial on spectral clustering. Technical Report TR-149, Max Planck Institut für biologische Kybernetik. Avaliable at http://www.kyb.mpg.de/publications/attachments/luxburg06_TR_v2_4139%5B%1%5D.pdf. Nathalie Villa Grands graphes