Résumé:
La prédiction des liens, dont l’objectif est de comprendre en profondeur la structure des réseaux, est l’un des sujets de recherche les plus en vogue dans le domaine de l’analyse des réseaux sociaux. L’objectif de ce travail est de proposer une approche qui facilite et améliore les méthodes de la prédiction des liens, manquants ou futurs dans un réseau, basée sur une approche de similarité. La solution que nous proposons dans ce mémoire se base, dans un premier temps, sur l’extraction des caractéristiques des noeuds et des liens et les combine, par la suite avec les caractéristiques de la structure du graphe afin de générer à la fin des caractéristiques optimales qui seront utilisés pour prédire les liens manquants ou futurs. Les résultats de cette approche, dont les performances ont été comparées avec d’autres algorithmes de prédiction de liens, ont été testés sur différents types de réseaux
Link prediction, which aims to deeply understand the structure of networks, is one of the most popular research topics in the field of social network analysis. The objective of this work is to propose an approach that facilitates and improves methods for predicting missing or future links in a network, based on similarity approach. The solution we propose in this paper is based, firstly, on extracting features from nodes and links and subsequently combining them with the characteristics of the graph structure to generate optimal features that will be used to predict missing or future links. The results of this approach, whose performance has been compared with other link prediction algorithms, have been tested on different types of networks
توقع الروابط، الذي يهدف إلى فهم هيكل الشبكات بعمق، هو واحد من أهم مواضيع البحث في مجال تحليل الشبكات
الاجتماعية .
يهدف هذا العمل إلى اقتراح نهج يسهل ويحسن طرق توقع الروابط المفقودة أو المستقبلية في شبكة ما، بناءً على نهج
التشابه. تعتمد الحلول التي نقترحها في هذه الرسالة، في المرحلة الأولى، على استخراج سمات العقد والروابط ودمجها مع
سمات هيكل الرسم البياني لتوليد تقنيات مثلى في النهاية سيتم استخدامها لتوقع الروابط المفقودة أو المستقبلية .
تم اختبار نتائج هذا النهج، وتمت مقارنة أدائها مع خوارزميات أخرى لتوقع الروابط، على أنواع مختلفة من الشبكات
