• Domaine de recherche : Détection de communautés (algorithmes de graphes)
  • Superviseure : Dr Fahimeh Dabaghi-Zarandi
  • Département : Département de « génie informatique » de l’« Université Vali-e-Asr de Rafsanjan ».
  • Date : Août 2021 – Mars 2024
  • Mon rôle clé consistait à :
    • Réaliser une revue exhaustive des travaux antérieurs en détection de communautés basée sur les graphes.
    • Concevoir et implémenter CRLG, un cadre de détection de communautés aléatoire exploitant à la fois l’information locale et globale du réseau.
    • Développer un mécanisme d’initialisation probabiliste pondérée ainsi qu’une assignation des communautés fondée sur la similarité, avec une fusion heuristique des communautés.
    • Implémenter et évaluer le cadre en MATLAB et Python, incluant la validation, les tests et l’optimisation des performances.
    • Évaluer la méthode sur des réseaux réels et des bancs d’essai GN/LFR, obtenant jusqu’à 10 % d’amélioration par rapport à LCDR, MOACO, Node2Vec-SC, NE-N2V, CDASS et TS selon les métriques NMI, modularité et densité.
  • Nous avons publié un article dans la revue JNCA[1].

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