Parsa Kamalipour

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Son mémoire, Geodesic-Compact Community Detection and Quality Assessment in Social Networks (achèvement prévu en 2027), part d’une idée simple : les membres d’une bonne communauté sont proches les uns des autres en distance de plus court chemin, comparativement au reste du réseau. Cela permet de détecter et d’évaluer des communautés sans étiquettes de référence. Ces travaux ont déjà donné Spider, un algorithme de détection de communautés en temps quasi linéaire qui combine des étapes locales et globales (Computers, 2026), et une étude, en premier auteur, de la modularité de distance géodésique moyenne pondérée (wGDM) combinée à la sparsification par Metric Backbone comme prétraitement pour Leiden (IEEE SNAMS 2025, présentée à Vienne). Lire la biographie complète

• Théorie des graphes
• Algorithmes
• Théorie de la complexité
• Analyse de réseaux sociaux
• Détection de communautés
• Optimisation combinatoire
• Exploration de données

Publications choisies

• Détection de communautés Spider : expansion géodésique à partir de graines avec raffinement guidé par la modularité et appariement glouton par fusionComputers , Numéro spécial : Avancées récentes en réseaux sociaux et médias sociaux, 2026
• Des graphes denses aux communautés significatives : évaluation de la qualité des communautés à l’aide de la modularité fondée sur la distance géodésique dans des réseaux sparsifiés par Metric Backbone12e Conférence internationale sur l’analyse, la gestion et la sécurité des réseaux sociaux (IEEE SNAMS 2025), 2025

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