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2.2 Visualization of graphs by organized clustering : application to social and biological networks (Nathalie Villa-Vialaneix)

57:11
 
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When? This feed was archived on June 29, 2023 09:11 (9M ago). Last successful fetch was on August 01, 2022 18:06 (1+ y ago)

Why? Flux inactif status. Nos serveurs ont été incapables de récupérer un flux de podcast valide pour une période prolongée.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

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A growing number of applicative fields generate data that are pairwise relations between the objects under study instead of attributes associated to every object : social networks (relations between persons), biology (interactions between genes, proteins), www (relations between websites or blogs), marketing (relations between customers and services). To help understanding and interpreting such data, specific data analysis tools have been extended from the classical multivariate data analysis : visualization, clustering, classification This talk deals with an exploratory methodology : a common way to help understanding a graph is to cluster its vertices into relevant groups and then to represent the (simplified) graph of clusters. As will be explained, these two objectives (clustering and representation) can be somehow contradictory. Two approaches related to self-organizing maps will be presented and compared on real-world data to solve this issue. This is a joint work with Fabrice Rossi (LTCI, Télécom ParisTech).
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