Résumé:
La détection de communautés est l'un des sujets les plus populaires dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux, dont l'objectif est de comprendre en profondeur la structure des réseaux.
L'objectif de ce travail est de proposer une approche de détection de communautés chevauchantes qui sera stable, précise pour des réseaux sociaux à grande échelle. Ainsi la solution proposée fonctionne en deux phases. La première phase consiste à appliquer l'algorithme de Louvain pour générer une partition des communautés disjointes. Dans la deuxième phase nous proposons un ajustement pour vérifier si les neuds situés à la frontière entre les communautés (neuds frontaliers) peuvent être appartenir à plusieurs communautés.
L'approche développé est évaluée sur différents types de réseaux. La performance de cette approche est comparée avec d'autres algorithmes de détection de communautés chevauchantes.
Mots clés : communauté disjointe, communauté chevauchante, Louvain, neuds frontaliers.
