Je cherche un étudiant de master recherche pour faire un stage, sur l’étude de graphe de mobilité. Si cela vous intéresse, n’hésitez pas à me contacter. Le sujet un peu détaillé suit.
Etude de données de mobilité (matrice-origine destination) à l’aide d’outils d’analyse de graphes.
Les données de mobilités (domicile-travail, domicile lieu d’étude, …) peuvent être représentées sous la forme d’un graphe orienté valué donnant pour chaque couple de zones géographiques (communes ou autres) le flux estimé entre ces deux zones. Ces données présentent différentes particularités intéressante liées à leur nature multi-échelle (c’est à dire présentant différentes échelles d’analyse pertinentes). De plus elles sont disponibles pour différents pays et différentes dates (FRANCE 2007, USA 2000, USA 1990 par exemple).
Pour explorer et analyser ces données de grande taille de manière pertinente, les avancées théoriques obtenues ces dernière années dans le domaine de l’analyse des réseaux [1,2,3] peuvent être mobilisées. Celles-ci sont appliquées dans des domaines aussi divers que la biologie [4], l’étude du web [5], … et proposent un cadre formel fédérateur et pertinent dans le contexte des données de mobilités. Ces méthodes permettent par exemple de rechercher des modules ou communautés de nœuds densément connectés dans un graphe ou bien encore de proposer une modélisation fine du réseau faisant intervenir différentes groupes de noeuds aux propriétés structurels différentes [4].
L’objectif de se stage consiste à tester et évaluer différentes méthodes issues de la théorie des réseaux telles que les algorithmes de clustering hiérarchique de graphe [6, 7,3] et les modèle de mélange d’Erdos-Renyi et dérivés [4, 5] sur les données de mobilité en vue de leur exploration et de leur analyse comparative (à différentes échelles). L’extraction d’aires d’influences à différentes échelles sera l’un des objectifs visés ainsi que leur caractérisation et
comparaison (temporelle ou spatiale).
Les connaissances scientifiques requises sont relatives aux champs de l’apprentissage statistique et de l’analyse des réseaux. Une bonne connaissance des environnements de calculs R ou Matlab et de la programmation est également nécessaire pour aborder ce stage. De plus le candidat devra se montrer intéressé par des thèmes connexes (ville, mobilité).
Une indemnité de stage est prévue.
Mots-clefs : mobilité, graphe, clustering de graph, hiérarchique, modèle de mélange d’Erdos Renyi
Bibliographie
[1] A. Barabasi. Linked: The New Science of Networks, Plume Book editor, 2002
[2] M. Newman. Network an introduction, Oxford University Press, 2010
[3] S. Fortunato, Community detection in graphs, Physics Reports Volume 486, Issues 3-5, February 2010, Pages 75-174
[4] P. Latouche. Modèles de graphes aléatoires à structure cachée pour l’analyse des réseaux. Thèse de l’université d’Evry Val d’Essone. 2011.
[5] H. Zanghi. Approches modèles pour la structuration du Web vu comme un graph. Thèse de l’université d’Evry Val d’Essone. 2010.
[6] D. Gleich. Hierarchical directed spectral graph partitionning. Technical report, Standford University, 2006.
[7] J. Baro, Etude préliminaire des méthodologies d’extraction de structures urbaines a partir de données de population sur grille régulières et de données relatives au transport sous forme de graphe, Rapport de Master M2 MVA Cachan, 2011.
Lieu du stage :
IFSTTAR, Institut Français des Sciences et Technologies des Transports de l’aménagement et des Réseaux.
Unité de Recherche GRETTIA
2, rue de la Butte Verte ;
93160 Noisy-le-Grand
Contact :
Etienne Côme, Patrice Aknin
Tél : 01 45 92 56 57, 01 45 92 56 38
E-mail : etienne.come@ifsttar.fr, patrice.aknin@ifsttar.fr
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