Caractériser le réseau (I)

Pour commencer, effectuons une première caractérisation du réseau en examinant le nombre de nœuds et le nombre d'arêtes. Le réseau a été préchargé sous le nom G et vous pouvez l'explorer dans l'interpréteur IPython. Votre tâche dans cet exercice est de déterminer combien de nœuds et d'arêtes sont présents dans le réseau. Vous pouvez utiliser les fonctions len(G.nodes()) et len(G.edges()) pour calculer respectivement le nombre de nœuds et d'arêtes.

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Dans ce chapitre, vous serez initié aux concepts fondamentaux de l'analytique des réseaux tout en explorant un jeu de données réel provenant de Twitter. Vous découvrirez aussi NetworkX, une bibliothèque qui permet de manipuler, analyser et modéliser des données de graphes. Vous verrez les différents types de graphes et comment les visualiser de façon réfléchie.

Exercise 1: Introduction aux réseaux Exercise 2: Qu'est-ce qu'un réseau?Exercise 3: Notions de base de l'API NetworkX avec un réseau Twitter Exercise 4: Dessin de base d'un réseau avec NetworkX Exercise 5: Requêtes sur un graphe Exercise 6: Types de graphes Exercise 7: Vérifier si un graphe est orienté ou non orienté Exercise 8: Spécifier une pondération sur les arêtes Exercise 9: Vérifier la présence de boucles sur soi dans le graphe Exercise 10: Visualisation de réseaux Exercise 11: Visualiser avec des graphiques matriciels Exercise 12: Visualiser avec des diagrammes Circos Exercise 13: Visualiser avec des tracés Arc

Vous apprendrez comment repérer les nœuds qui jouent un rôle clé dans un réseau. Ce faisant, vous serez initié à des concepts plus avancés en analyse de réseaux ainsi qu'aux bases des algorithmes de recherche de chemins. Le chapitre se termine par une exploration approfondie du jeu de données du réseau Twitter, qui renforcera les notions vues, comme la centralité de degré et la centralité d'intermédiarité.

Exercise 1: Centralité de degré Exercise 2: Calculer le nombre de voisins pour chaque nœud Exercise 3: Calculer la distribution des degrés Exercise 4: Distribution de la centralité de degré Exercise 5: Algorithmes de graphe Exercise 6: Plus court chemin I Exercise 7: Shortest Path II Exercise 8: Chemin le plus court III Exercise 9: Centralité d'intermédiarité Exercise 10: Centralité d'intermédiarité NetworkX sur un réseau social Exercise 11: Analyse approfondie – Réseau Twitter Exercise 12: Analyse approfondie – réseau Twitter, partie II

Ce chapitre porte sur la recherche de structures intéressantes dans des données de réseaux. Vous découvrirez des notions essentielles comme les cliques, les communautés et les sous-graphes, ce qui mettra à profit toutes les compétences acquises au chapitre 2. À la fin de ce chapitre, vous serez prêt à appliquer ces concepts à une étude de cas réelle.

Exercise 1: Communautés et cliques Exercise 2: Détecter des relations en triangle Exercise 3: Repérer les nœuds impliqués dans des triangles Exercise 4: Repérer les triangles ouverts Exercise 5: Cliques maximales Exercise 6: Trouver toutes les cliques maximales de taille « n »Exercise 7: Sous-graphes Exercise 8: Sous-graphes I Exercise 9: Sous-graphes II

Dans ce dernier chapitre du cours, vous consoliderez tout ce que vous avez appris au moyen d'une étude de cas approfondie d'un réseau de collaborateurs sur GitHub. Il s'agit d'un excellent exemple de données réelles de réseau social, et vos nouvelles compétences seront mises à l'épreuve. À la fin du chapitre, vous aurez conçu votre propre système de recommandation pour mettre en relation des utilisateurs de GitHub qui gagneraient à collaborer.

Exercise 1: Étude de cas !Exercise 2: Caractériser le réseau (I)

Exercice en cours

Exercise 3: Caractériser le réseau (II)Exercise 4: Caractériser le réseau (III)Exercise 5: Étude de cas, partie II : visualisation Exercise 6: Graphique Matrix Exercise 7: Graphique en arc Exercise 8: Graphique Circos Exercise 9: Étude de cas, partie III : Cliques Exercise 10: Repérer des cliques (I)Exercise 11: Trouver des cliques (II)Exercise 12: Étude de cas, partie IV : tâches finales Exercise 13: Repérer les collaborateurs importants Exercise 14: Caractériser les communautés de modification Exercise 15: Recommander des coéditeurs qui n'ont pas encore collaboré Exercise 16: Dernières réflexions