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Algorithmes des Graphes - L3 Sociologie Quantitative

Licence CC BY-NC-SA 4.0 Jupyter Notebook

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

Objectifs

Comprendre et utiliser les graphes pour analyser les réseaux sociaux et les relations entre individus :

  • Modéliser des interactions sociales
  • Identifier les individus influents
  • Détecter des communautés
  • Analyser la diffusion d'information

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Outil Installation
Basthon En ligne, sans installation
Jupyter Notebook pip install notebook puis jupyter notebook
Google Colab colab.research.google.com

Programme

1. Introduction contextuelle

Les graphes en sciences sociales : modélisation des relations, réseaux sociaux, exemples Facebook/Twitter.

2. Types de graphes

Type Description Exemple
Non dirigé Relations réciproques Amitié Facebook
Dirigé Relations orientées Followers Twitter
Pondéré Force des relations Fréquence d'interaction
Biparti Deux types d'entités Individus ↔ Opinions

3. Concepts fondamentaux

  • Sommets et arêtes
  • Degré d'un sommet
  • Chemins et cycles
  • Connexité

4. Algorithmes

Algorithme Usage
Parcours en largeur (BFS) Plus court chemin, exploration
Parcours en profondeur (DFS) Détection de cycles, composantes
Dijkstra Plus court chemin pondéré
Centralité Identifier les nœuds influents

5. Applications sociologiques

  • Analyse des réseaux sociaux
  • Détection de communautés
  • Étude des inégalités d'accès aux ressources
  • Diffusion des idées et innovations

Structure du dépôt

├── FONDAMENTAUX.md      # Concepts de base
├── Djikstra/            # Algorithme de Dijkstra
├── Exercices/           # Exercices pratiques
├── Corrige1/, 2/, 3/    # Corrigés
├── copies/              # Travaux étudiants
└── assets/              # Images et schémas

Ressources

Licence

Licence Creative Commons

Ce cours est sous licence CC BY-NC-SA 4.0.


Florian Mathieu

Description
Cours d'algorithme des graphes en L3 socio quantitatives
Readme 20 MiB
Languages
Jupyter Notebook 100%