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Recherche de régularités et représentations succinctes de graphes

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Dans cette thèse, nous étudions les régularités dans les graphes et les représentations succinctes des graphes. Une régularité, ou structure, est un terme générique qui désigne un ensemble de sommets du graphe ayant certaines propriétés. Parmi les régularités les plus connues, nous pouvons citer les cliques, les sous-graphes denses, les communautés, les modules et les splits. Une représentation succincte d'un graphe est une façon de le décrire qui est plus efficace que de simplement lister les différentes arêtes du graphe. Chercher des régularités permet d'obtenir des représentations succinctes. Ainsi, dans un premier temps, nous avons développé un algorithme de compression de graphe qui cherche différentes régularités du graphe, en sélectionne une partie et partitionne le graphe en fonction des structures sélectionnées. Cet algorithme donne une description succincte du graphe qui est meilleure que certains algorithmes de référence.Dans un deuxième temps, nous avons créé nos propres structures, de sorte qu'elles soient adaptées à la compression et qu'elles soient assez facile à chercher. Pour ce faire, nous sommes partis d'une structure connue, le split, et nous l'avons généralisée en créant le r-split, où r est un paramètre entier fixé. Nous avons alors montré que l'ensemble des r-splits d'un graphe a une cohérence globale, dans le sens où seul un nombre polynomial d'entre eux suffit à décrire l'intégralité des r-splits du graphe. Cela généralise une propriété bien connue des splits, pour lesquels seul un nombre linéaire d'entre eux suffit à retrouver tous les autres. Nous avons également montré que les r-splits peuvent se calculer en temps polynomial en utilisant des algorithmes d'optimisation de fonctions sous-modulaires.Dans un troisième temps, nous nous sommes intéressés à la recherche de structures particulières : les motifs dans les graphes ordonnés. Un graphe ordonné est un graphe dans lequel les sommets sont ordonnés de 1 à n. Un motif est un sous-graphe ordonné partiel, dans le sens où chaque paire de sommets peut être reliée soit par une arête, soit par une non-arête, soit par ni l'une ni l'autre. Le but est de fixer un motif P et de construire un algorithme capable de détecter si P est dans n'importe quel graphe ordonné donné en paramètre. Ce problème est polynomial en la taille du graphe via une recherche exhaustive. Cependant, est-il possible de faire mieux ? Nous avons montré que oui : la plupart des motifs à trois sommets peuvent être détectés en temps linéaire là où une recherche exhaustive nécessite un temps cubique. Concernant les motifs plus grands, nous avons exhibé des classes de motifs qui peuvent être détectés en temps sous-cubique : les motifs planaires extérieurs. En ajoutant des contraintes supplémentaires, nous avons exhibé une classe de motifs qui peuvent être détectée en temps linéaire : il s'agit des motifs planaires extérieurs sans cycle et sans non-arête.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Recherche de régularités et représentations succinctes de graphes
Description:
Dans cette thèse, nous étudions les régularités dans les graphes et les représentations succinctes des graphes.
Une régularité, ou structure, est un terme générique qui désigne un ensemble de sommets du graphe ayant certaines propriétés.
Parmi les régularités les plus connues, nous pouvons citer les cliques, les sous-graphes denses, les communautés, les modules et les splits.
Une représentation succincte d'un graphe est une façon de le décrire qui est plus efficace que de simplement lister les différentes arêtes du graphe.
Chercher des régularités permet d'obtenir des représentations succinctes.
Ainsi, dans un premier temps, nous avons développé un algorithme de compression de graphe qui cherche différentes régularités du graphe, en sélectionne une partie et partitionne le graphe en fonction des structures sélectionnées.
Cet algorithme donne une description succincte du graphe qui est meilleure que certains algorithmes de référence.
Dans un deuxième temps, nous avons créé nos propres structures, de sorte qu'elles soient adaptées à la compression et qu'elles soient assez facile à chercher.
Pour ce faire, nous sommes partis d'une structure connue, le split, et nous l'avons généralisée en créant le r-split, où r est un paramètre entier fixé.
Nous avons alors montré que l'ensemble des r-splits d'un graphe a une cohérence globale, dans le sens où seul un nombre polynomial d'entre eux suffit à décrire l'intégralité des r-splits du graphe.
Cela généralise une propriété bien connue des splits, pour lesquels seul un nombre linéaire d'entre eux suffit à retrouver tous les autres.
Nous avons également montré que les r-splits peuvent se calculer en temps polynomial en utilisant des algorithmes d'optimisation de fonctions sous-modulaires.
Dans un troisième temps, nous nous sommes intéressés à la recherche de structures particulières : les motifs dans les graphes ordonnés.
Un graphe ordonné est un graphe dans lequel les sommets sont ordonnés de 1 à n.
Un motif est un sous-graphe ordonné partiel, dans le sens où chaque paire de sommets peut être reliée soit par une arête, soit par une non-arête, soit par ni l'une ni l'autre.
Le but est de fixer un motif P et de construire un algorithme capable de détecter si P est dans n'importe quel graphe ordonné donné en paramètre.
Ce problème est polynomial en la taille du graphe via une recherche exhaustive.
Cependant, est-il possible de faire mieux ? Nous avons montré que oui : la plupart des motifs à trois sommets peuvent être détectés en temps linéaire là où une recherche exhaustive nécessite un temps cubique.
Concernant les motifs plus grands, nous avons exhibé des classes de motifs qui peuvent être détectés en temps sous-cubique : les motifs planaires extérieurs.
En ajoutant des contraintes supplémentaires, nous avons exhibé une classe de motifs qui peuvent être détectée en temps linéaire : il s'agit des motifs planaires extérieurs sans cycle et sans non-arête.

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