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graphes-l3/README.md
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4.0 KiB

Algorithme des graphes

Licence CC BY-SA 4.0 Jupyter Notebook

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 En ligne, rien à installer
Google Colab 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, TP
2 Représentations : matrice et liste d'adjacence, matrice et liste d'incidence cours
3 Mesures statistiques : clustering, distribution des degrés cours
4 Parcours de graphes : BFS et DFS cours
5 Composantes connexes et diffusion d'information cours, TP
6 Graphes pondérés : de la force brute à l'intuition de Dijkstra partie 1, partie 2
7 Algorithme de Dijkstra : mise en œuvre cours
8 Centralité : degré, proximité, intermédiarité cours
9 Coloration de graphes cours
10 Page-rank et propagation d'étiquettes cours
11 Rattrapage et approfondissement
12 Révisions et partiel blanc sujet

Cours et exercices

Licence

Licence Creative Commons

Ce cours est sous licence CC BY-SA 4.0.


Florian Mathieu