Conférence: Assessing the quality of multilevel graph clustering par Maylis Delest

Résumé

“Lifting up” a non-hierarchical approach to handle hierarchical clustering by iteratively applying the approach to hierarchically cluster a graph is a popular strategy. However, these lifted iterative strategies cannot reasonably guide the overall nesting process precisely because they fail to evaluate the very hierarchical character of the clustering they produce. In this talk, we will explain why and how one can develop a criterion that can evaluate the quality of the subgraph hierarchy. We borrow ideas from standard techniques in algebraic combinatorics and exploit a variable q to keep track of the depth of clusters at which edges occur. We will show some propeerties and demonstrate how it can be used to compare hierarchical clusterings of graphs. 

Biographie

Maylis Delest est Professeure d’Informatique à l’université de Bordeaux 1 où elle a enseigné dans tous les cycles dans la filière informatique. Après des travaux en combinatoire énumérative, ses travaux se sont orientés vers la visualisation d’informations et plus particulièrement celle portant sur les masses de données pouvant être modélisées par des graphes. Elle a créé la thématique « Visualisation d’informations'. Ce groupe comporte maintenant deux professeurs et 4 maitres de conférence.