Self-organizing maps for clustering and visualization of bipartite graphs

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Olteanu, Madalina | Villa-Vialaneix, Nathalie, N.

Edité par CCSD -

National audience. Graphs (also frequently called networks) have attracted a burst of attention in the last years, with applications to social science, biology, computer science... The present paper proposes a data mining method for visualizing and clustering the nodes of a peculiar class of graphs: bipartite graphs. The method is based on a self-organizing map algorithm and relies on an extension of this approach to data described by a dissimilarity matrix. . Les graphes (souvent appel es r eseaux) ont connu un int er^et croissant ces derni eres ann ees car on les retrouve de mani ere naturelle dans un nombre important d'applications en sciences sociales, biologie, informatique... Cet article propose une m ethode de fouille de donn ees pour visualiser et classer les sommets d'une classe particuli ere de graphes, les graphes bipartis. La m ethode propos ee est bas ee sur un algorithme de carte auto-organisatrice et s'appuie sur une extension de cette approche a des donn ees d ecrites par une matrice de dissimilarite.

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