graphes-l3/README.md

# Algorithme des graphes

[![Licence CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/Licence-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
[![Jupyter Notebook](https://img.shields.io/badge/Jupyter-Notebook-orange.svg)](https://jupyter.org/)

Cours d'algorithmes des graphes en L3 de sociologie quantitative.

Un graphe, c'est un ensemble de points reliés entre eux. C'est aussi la façon la plus directe
de représenter un réseau de relations : qui connaît qui, qui parle à qui, qui influence qui.
Ce cours vous apprend à construire ces objets, à les mesurer et à les interroger, pour :

- modéliser des interactions sociales
- repérer les personnes qui occupent une position influente
- détecter des communautés
- suivre la diffusion d'une information ou d'une innovation

## Ouvrir les notebooks

Les séances sont des notebooks Python, des fichiers `.ipynb`. Vous pouvez les ouvrir de trois
façons, au choix.

| Outil | Comment |
|-------|---------|
| [Basthon](https://basthon.fr) | En ligne, rien à installer |
| [Google Colab](https://colab.research.google.com) | En ligne, avec un compte Google |
| Jupyter | `pip install notebook` puis `jupyter notebook` |

Chaque séance est également consultable directement en ligne depuis le menu de gauche, sans
rien télécharger.

## Les séances

| # | Séance | À télécharger |
|---|--------|---------------|
| 1 | Définitions, typologie des graphes, prise en main de NetworkX | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_1/Seance_1.ipynb), [TP](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_1_TP/Seance_1_TP.ipynb) |
| 2 | Représentations : matrice et liste d'adjacence, matrice et liste d'incidence | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_2_Representations/Seance_2_Representations.ipynb) |
| 3 | Mesures statistiques : clustering, distribution des degrés | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_3_Mesures_Statistiques/Seance_3_Mesures_Statistiques.ipynb) |
| 4 | Parcours de graphes : BFS et DFS | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_4_BFS_DFS/Seance_4_BFS_DFS.ipynb) |
| 5 | Composantes connexes et diffusion d'information | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_5_Composantes_Diffusion/Seance_5_Composantes_Diffusion.ipynb), [TP](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_5_TP_Contamination/Seance_5_TP_Contamination.ipynb) |
| 6 | Graphes pondérés : de la force brute à l'intuition de Dijkstra | [partie 1](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Dijkstra/Seance_6_Dijkstra_1_RecapForceBrute/Seance_6_Dijkstra_1_RecapForceBrute.ipynb), [partie 2](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Dijkstra/Seance_6_Dijkstra_2_Intuition/Seance_6_Dijkstra_2_Intuition.ipynb) |
| 7 | Algorithme de Dijkstra : mise en œuvre | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Dijkstra/Seance_7_Dijkstra_Implementation/Seance_7_Dijkstra_Implementation.ipynb) |
| 8 | Centralité : degré, proximité, intermédiarité | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_8_Centralite/Seance_8_Centralite.ipynb) |
| 9 | Coloration de graphes | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_9_Coloration/Seance_9_Coloration.ipynb) |
| 10 | Page-rank et propagation d'étiquettes | [cours](https://florianmathieu.prof/hub-docs/socio/Seance_10_PageRank_LabelPropagation/Seance_10_PageRank_LabelPropagation.ipynb) |
| 11 | Rattrapage et approfondissement | |
| 12 | Révisions et partiel blanc | [sujet](Seance_12_Partiel.md) |

## Cours et exercices

- [Introduction contextuelle](COURS.md)
- [Concepts fondamentaux](FONDAMENTAUX.md)
- [Exercices, série 1](Exercices_1.md)
- [Exercices, série 2](Exercices_2.md)

## Licence

<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/"><img alt="Licence Creative Commons" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png" /></a>

Ce cours est sous licence [CC BY-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

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*Florian Mathieu*