Éric Fleury - Show me your network, I’ll tell you who you are

13:00
Thursday
11
Dec
2014
Organized by: 
L’équipe "Keynotes" du LIG
Speaker: 
Éric Fleury

Eric Fleury est professeur des universités à l’Ecole Normale Supérieure de Lyon. Il est membre du laboratoire LIP (Laboratoire de l’Informatique du Parallélisme) où il dirige l’équipe DANTE commune avec l’Inria. Depuis sa thèse soutenue en 1996, il a mené ses recherches dans trois grands domaines d’activité. Ses premiers travaux furent sur l’algorithmique parallèle, les architectures de communications et les machines massivement et plus spécifiquement sur le routage « wormhole » avec la proposition d’une théorie générale pour garantir des routages sans inter-blocage. Il traduit en 1996 l’ouvrage de référence de Leighton “Introduction to Parallel Algorithms and Architectures: Arrays, Trees, Hypercubes”. Son activité s’est graduellement orientée vers les protocoles de communication et l’algorithmique distribué. Il effectue un postdoc à l’Université du Michigan avec le Pr. McKinley puis un second postdoc au sein de l’Inria à Nancy dans l’équipe d’A. Schaff. Il est recruté chargé de recherche Inria à Nancy et développe une activité sur les réseaux sans fil et les protocoles de communication. Il obtient sa mutation pour l’INSA de Lyon où il monte avec S. Ubéda une équipe Inria ARES (Architectures de Réseaux de Services) qui traite des problèmes liés aux déploiements de services sur des architectures de réseaux hertziens, en mode ad hoc ou Wireless LAN. Il passe son HDR et est recruté professeur. Son activité récente concerne la modélisation des grands réseaux dynamiques (réseaux sociaux, réseaux de collecte de capteurs). Il travaille notamment sur la détection de communautés au sein de ces réseaux et sur le processus de diffusion. Il a récemment lancé une expérimentation sur Facebook pour évaluer une nouvelle métrique de la cohésion d’une communauté. Dans ce contexte de réseau de « terrain » mesuré in situ, il a été le responsable scientifique pour le projet MOSAR de l’expérimentation qui a permis d’enregistrer la dynamique des contacts au sein d’un hôpital sur une période de 6 mois.

 

"Réalisation technique : Djamel Hadji | Tous droits réservés"

Although community detection has drawn tremendous amount of attention across the sciences in the past decades, no formal consensus has been reached on the very nature of what qualifies a community as such. In this talk we take an orthogonal approach by introducing a novel point of view to the problem of overlapping communities. Instead of quantifying the quality of a set of communities, we choose to focus on the intrinsic community-ness of one given set of nodes. To do so, we propose a general metric on graphs, the cohesion, based on counting triangles and inspired by well established sociological considerations. We applied the cohesion metric to social networks. Social Network Analysis has often focused on the structure of the network without taking into account the characteristics of the individual involved. In this work, we aim at identifying how individual differences in psychological traits affect the community structure of social networks. Instead of choosing to study only either structural or psychological properties of an individul, our aim is to exhibit in which way the psychological attributes of interacting individuals impacts the social network topology.