Détection de communautés multi-relationnelles dans les réseaux sociaux hétérogènes

L'explosion des reseaux sociaux a rendu indispensable leur analyse et leur exploration , notamment pour la detection des communautes. Plusieurs methodes ont ete proposees afin de detecter des composantes possedant des proprietes structurelles specifiques en termes de graphe au detriment de l'aspect semantique regissant les differents liens entres les entites du reseau. Dans cet article, nous presentons une nouvelle approche pour la detection de com-munautes dans les reseaux sociaux dont la principale originalite est la prise en consideration aussi bien des liens structurels entre les entites que des attributs semantiques les decrivant. Nous proposons tout d'abord d'exploiter les techniques de l'Analyse Relationnelle de Concepts pour modeliser les differentes interactions et nous introduisons par la suite une nouvelle me-thode d'exploration, appelee 'Req_Navigation', pour l'identification des communautes multi-relationnelles. L'etude experimentale menee sur une collection de donnees reelles a montre des resultats prometteurs et ouvre plusieurs perspectives. ABSTRACT. The explosion of social networks has made their analysis and exploration indispensable. Especially for the detection of communities. Several community detection methods were therefore proposed in order to detect clusters with specific structural properties the semantic aspect of the different links. This paper present a new approach for the detection of communities in social networks that consider the structural links between the entities as well as the semantic attributes describing them. We first propose to exploit the techniques of the Relational Concept Analysis to model the different interactions, thereafter we introduce a new method of exploration , called 'Req_Navigation', for the identification of multi-relational communities. Carried out experiments on real dataset showed promising results and opens several issues.