[Liste-proml] Fwd: [Appel à communication] A3RS : Apprentissage Automatique et réseaux sociaux

Emmanuel Viennet Emmanuel.Viennet at lipn.univ-paris13.fr
Lun 26 Nov 10:49:49 CET 2007


Bonjour,

suite à plusieurs demandes, nous avons légèrement repoussé la date
limite pour les
soumissions à l'atelier EGC 2008 : A3RS : Apprentissage Automatique et
réseaux sociaux.

Nouvelle date (ferme et définitive):  Jeudi 6 décembre à minuit (TU+2).

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Appel à communications

Atelier EGC 2008 : A3RS : Apprentissage Automatique et réseaux sociaux
29 janvier 2008 Sophia Antipolis, France
http://www-lipn.univ-paris13.fr/A3/A3RS

Date limite de soumission : 6/12/2007 à minuit
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I- Description

Un réseau social est un graphe dont les noeuds sont des individus
interconnectés par des liens représentant des relations sociales :
appartenance à une même famille, échange de messages, similarité de
profils, ..., etc. Les recherches dans ce domaine s'intéressent
principalement aux grands réseaux composés de milliers, voire de
millions, de noeuds.

Les réseaux sociaux ont connu un net regain d'intérêt depuis la fin des
années 90, lorsqu'on a remarqué que beaucoup de réseaux naturels (ex.
réseaux de connaissances, de citations bibliographiques, de collaborations,
..., etc. ) ou artificiels (ex. réseaux de distribution de l'électricité,
l'Internet, le web, ...) ne se comportent pas comme des graphes aléatoires,
mais partageaient un certain nombre de caractéristiques notamment l'invariance
de la structure par changement d'échelle qui se traduit par une distribution
des degrés selon une loi de puissance. Beaucoup de réseaux sociaux
réels ont les caractéristiques des graphes « petits mondes » : petit
diamètre , faible densité globale mais des fortes densités locales. On
parle alors de gra phecomposé de communautés reliées par des liens
faibles. Une communauté étant un ensemble de noeuds fortement
connectés entre eux et faiblement connectés aux autres noeuds
dugraphe.

         L'analyse des réseaux sociaux couvre un ensemble de problèmes dont les
principaux sont : l'identification des communautés, l'étude de la
dynamique d'un réseau, l'identification des rôles des n?uds et des
communautés qui forment un réseau social, l'étude et la prédiction de
l'évolution des réseaux. Les caractéristiques topologiques, la grande
taille et la nature dynamique des réseaux cibles posent autant des
défis à reléver pour la mise en oeuvre des algorithmes efficaces
d'analyse de réseaux sociaux.

        Dans ce contexte, des techniques issues du domaine de l'apprentissage
automatique (ex. classification, catégorisation, approches
statistiques, approches probabilistes,.. etc.) ont été proposés pour
implanter des tâches d'analyse de réseaux sociaux. D'autre part, les
techniques d'analyse des réseaux sociaux sont  employées dans des
domaines d'application classique de l'apprentissage automatique telles
que : la classification de textes, la catégorisation, l'apprentissage
de profils utilisateurs, les systèmes de recommandation, ... , etc.

L'objectif de cet atelier est de rassembler les chercheurs et les
industriels qui explorent les deux facettes de l'intersection des deux
domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des réseaux
sociaux.

II- Thèmes d'intérêt

        De façon non limitative, nous sollicitons des communications sur les
thématiques suivantes :

- Techniques d'exploration des données « sociales » pour l'identification
des RS.

- Techniques d'apprentissage automatique pour l'identification de communautés
dans un réseau social : approches séparatives, approches agglomératives,..,etc.)

- Définition et calcul de métriques d'évaluation de n?uds et/ou des communautés.

- Techniques d'apprentissage pour l'étude de la dynamique d'un réseau social
 (i.e. propagation de l'influence, flux d'informations, identification
de cascades, ..., etc).

- Approches de prédiction de l'évolution d'un RS (prédiction de liens ,
d'évolution de communautés, d'évolution des métriques d'un n?ud, et c.)

- Techniques d'échantillonnage de grands réseaux sociaux.

 - Superposition des réseaux sociaux.

 - Applications : classification de textes, apprentissage de profils
 utilisateurs, systèmes de recommandation, ..., etc.

 -...


 III-Modalité de la soumission

Deux types de soumissions sont sollicités :

- article long de 10 pages au plus, qui décrit un travail complet et abouti
 dans une des thématiques de l'atelier,

- article court de 5 pages au plus, qui décrit un travail préliminaire ou en
 cours d'exploration.

La langue des communications est le français. Les articles soumis
doivent respecter le format des articles EGC 2008 (format RNTI :
http://www.antsearch.univ-tours.fr/rnti/)

Chaque soumission sera relue par deux membres du comité de programme.
L'objectif premier de l'atelier étant de faire le point sur la recherche
francophone dans le domaine de l'apprentissage et les réseaux sociaux, des
articles, ou traduction d'articles, déjà publiés peuvent être acceptés.
Les auteurs de tels articles doivent mentionner explicitement la date et le
lieu de la publication.


Les actes de l'atelier seront publiés sur le site web de l'atelier.
Un recueil papier sera distribué le jour de l'atelier.
Les soumissions sont à faire par e- mail et en format pdf exclusivement.
Les articles sont à envoyer aux  organisateurs aux adresses suivantes :

rushed.kanawati at lipn.univ-paris13.fr,
emmanuel.viennet at lipn.univ-paris13.fr.

La publication dans un numéro spécial d'un journal, des versions longues des
travaux originaux acceptés peut être envisagée après l'atelier.


IV- Dates

    Date limite de réception de soumission          6 décembre 2007
    Notification aux auteurs                        20 décembre 2007
    Réception des articles pour publication         5 janvier 2008
    Atelier                                         29 janvier 2008

V - Comité de programme


     Younès Benanni               LIPN, université paris 13
     Rushed Kanawati              LIPN, université paris 13
     Pascale Kuntz                LINA, Ecole Polytechnique de Nantes
     Matthieu Latapy              Lip6, université Paris 6
     Daniel Memmi                 Département Informatique, UQAM
     Gilbert Ritschard            Université de Genève
     Emmanuel Viennet             LIPN, université paris 13


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