These: Emmanuel Navarro, Metrologie des graphes de terrain

[Thierry Hamon]

Date: Thu, 17 Oct 2013 11:00:44 +0200
From: Bruno Gaume <gaume.bruno at gmail.com>
Message-ID: <525FA73C.40308 at gmail.com>


J'ai le plaisir de vous annoncer ma soutenance de thèse de doctorat en
informatique, intitulée :
"Métrologie des graphes de terrain, application à la construction de
ressources lexicales et à la recherche d'information".

Cette soutenance se déroulera le lundi 4 novembre 2013 à 11h00,
en salle des theses de l'ENSEEIHT à Toulouse.

*Directeurs : *
Bruno Gaume, (CLLE/ERSS, Université de Toulouse)
Henri Prade, (IRIT, Université de Toulouse)

*Rapporteurs : *
Pierre Fraigniaud, (LIAFA, Université Paris Diderot - Paris 7)
Clémence Magnien, (LIP6, Université Pierre-et-Marie-Curie - Paris 6)
Pierre Zweigenbaum, (LIMSI, CNRS)

*Examinateurs : *
Frédéric Amblard (IRIT, Université de Toulouse)
Eric Gaussier (LIG, Université Joseph Fourier - Grenoble I)

*Résumé : *
Cette thèse s'organise en deux parties : une première partie s'intéresse
aux mesures de similarité entre sommets d'un graphe, une seconde aux
méthodes de clustering de graphe biparti.
Une nouvelle mesure de similarité entre sommets basée sur des marches
aléatoires en temps courts est introduite. Cette méthode a l'avantage,
en particulier, d'être insensible à la densité du graphe. Il est ensuite
proposé un large état de l'art des similarités entre sommets, ainsi
qu'une comparaison expérimentale de ces différentes mesures.  Cette
première partie se poursuit par la proposition d'une méthode robuste de
comparaison de graphes partageant le même ensemble de sommets. Cette
mesure est mise en application pour comparer et fusionner des graphes de
synonymie. Enfin une application d'aide à la construction de ressources
lexicales est présentée. Elle consiste à proposer de nouvelles relations
de synonymie à partir de l'ensemble des relations de synonymie déjà
existantes.
Dans une seconde partie, un parallèle entre l'analyse formelle de
concepts et le clustering de graphe biparti est établi. Ce parallèle
conduit à l'étude d'un cas particulier pour lequel une partition d'un
des groupes de sommets d'un graphe biparti peut-être déterminée alors
qu'il n'existe pas de partitionnement correspondant sur l'autre type de
sommets. Une méthode simple qui répond à ce problème est proposée et
évaluée. Enfin Kodex, un système de classification automatique des
résultats d'une recherche d'information est présenté. Ce système est une
application en RI des méthodes de clustering vues précédemment. Une
évaluation sur une collection de deux millions de pages web montre les
avantages de l'approche et permet en outre de mieux comprendre certaines
différences entre méthodes de clustering.

*Mots clés : *
graphes de terrain - similarité - comparaison de graphes -
marche~aléatoire - clustering - ressources lexicales - recherche
d'information

*Abstract : *
This thesis is organized in two parts: the first part focuses on
measures of similarity between vertices of a graph, the second part on
clustering methods for bipartite graph.
A new measure of similarity between vertices, based on short time random
walks, is introduced. The main advantage of the method is that it is
insensitive to the density of the graph. A broad state of the art of
similarities between vertices is then proposed, as well as experimental
comparisons of these measures. This is followed by the proposal of a
robust method for comparing graphs sharing the same set of
vertices. This measure is shown to be applicable to the comparison and
merging of synonymy networks. Finally an application for the enrichment
of lexical resources is presented. It consists in providing candidate
synonyms on the basis of already existing links.
In the second part, a parallel between Formal Concept Analysis and
clustering of bipartite graph is established. This parallel leads to the
particular case where a partition of one of the vertex groups can be
determined whereas there is no corresponding partition on the other
group of vertices. A simple method that addresses this problem is
proposed and evaluated. Finally, a system of automatic classification of
search results (Kodex) is presented. This system is an application of
previously seen clustering methods. An evaluation on a collection of two
million web pages shows the benefits of the approach and also helps to
understand some differences between clustering methods.

*Keywords : *
complex networks - terrain networks - similarity - graph comparison -
random walks - clustering - lexical resources - information retrieval

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