Commits (11)
  • Hamadou Ba's avatar
    feat: configuration initiale du projet Maven · bc380451
    Hamadou Ba a écrit
    - Ajout des dépendances GraphStream 2.0
    - Configuration Java 11
    - Import du dataset DBLP (317k nœuds, 1M arêtes)
    bc380451
  • Hamadou Ba's avatar
    feat: ajout de l'infrastructure de base · 1bdc724d
    Hamadou Ba a écrit
    - Classe Main avec menu interactif (8 options)
    - Utilitaires d'échantillonnage pour graphes larges
    - Calculs statistiques (moyenne, écart-type)
    - Système d'export de données vers gnuplot
    - Formattage des résultats console
    1bdc724d
  • Hamadou Ba's avatar
    feat: implémentation du chargement DBLP (Question 1) · 2fbb3c4a
    Hamadou Ba a écrit
    - Utilisation de FileSourceEdge de GraphStream
    - Parsing du format edge-list
    - Affichage des statistiques de base (nœuds, arêtes)
    - Temps d'exécution: ~30-60 secondes
    2fbb3c4a
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    feat: calcul des métriques de base (Question 2) · 363ec369
    Hamadou Ba a écrit
    - Nombre de nœuds: 317,080
    - Nombre d'arêtes: 1,049,866
    - Degré moyen: 6.62
    - Coefficient de clustering: 0.632 (30,000× > réseau aléatoire)
    - Comparaison théorique avec réseau aléatoire
    363ec369
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    feat: analyse de connectivité du réseau (Question 3) · 34229b8d
    Hamadou Ba a écrit
    - Détection des composantes connexes (1 composante)
    - Calcul du degré critique théorique: ln(N) ≈ 12.67
    - Recherche expérimentale du degré critique
    - Génération de réseaux aléatoires pour tests
    - Vérification: DBLP est complètement connexe
    34229b8d
  • Hamadou Ba's avatar
    feat: analyse de la distribution des degrés (Question 4) · dcece984
    Hamadou Ba a écrit
    - Calcul de la distribution normalisée P(k)
    - Export des données pour visualisation
    - Comparaison avec distribution de Poisson
    - Résultat: distribution en loi de puissance (γ ≈ 2.7)
    - Confirmation: réseau sans échelle (scale-free)
    dcece984
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    feat: calcul de la distance moyenne (Question 5) · 167a7d72
    Hamadou Ba a écrit
    - Échantillonnage de 1,000 nœuds pour performance
    - Parcours BFS depuis chaque nœud échantillonné
    - Distance moyenne: 6.84 (confirmation des "six degrés")
    - Distance maximale: 23
    - Temps d'exécution: ~15-25 minutes
    - Confirmation: propriété petit monde (small-world)
    167a7d72
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    feat: générateurs de réseaux pour comparaison (Question 6) · 7e1c54c6
    Hamadou Ba a écrit
    - Implémentation Erdős-Rényi (réseau aléatoire)
    - Implémentation Barabási-Albert (attachement préférentiel)
    - Génération de réseaux 50k nœuds avec degré moyen 6.62
    - Analyse comparative complète des 3 réseaux
    - Résultat: BA reproduit loi de puissance mais pas le clustering
    - Temps d'exécution: ~30-40 minutes
    7e1c54c6
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    feat: implémentation du générateur par copie (Question 7 BONUS) · 7c254410
    Hamadou Ba a écrit
    - Algorithme: nouveau nœud copie les connexions d'un nœud existant
    - Formation naturelle de triangles → clustering élevé
    - Test avec paramètre p=0.3 (optimal)
    - Clustering: 0.48 (96× meilleur que Barabási-Albert)
    - Amélioration significative mais toujours < DBLP (0.632)
    - Temps d'exécution: ~15-20 minutes
    7c254410
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    feat: ajout des scripts de visualisation gnuplot · d204b797
    Hamadou Ba a écrit
    - 8 scripts gnuplot pour toutes les analyses
    - Visualisations en échelles linéaire et log-log
    - Fit de la loi de puissance (γ = 2.70 ± 0.04)
    - Comparaisons multi-réseaux
    - Génération de 8 images PNG haute qualité
    - Graphiques prêts pour le rapport
    d204b797
  • Hamadou Ba's avatar
    docs: rapport final et instructions d'exécution · e8ffba29
    Hamadou Ba a écrit
    - Rapport complet avec toutes les analyses (Questions 1-7)
    - Résultats expérimentaux et comparaisons théoriques
    - Conclusions: réseau scale-free + small-world + clustering élevé
    - Instructions de compilation et exécution
    - Temps d'exécution estimés par question
    - Références scientifiques (Barabási, Watts, Newman)
    e8ffba29
# Maven
target/
pom.xml.tag
pom.xml.releaseBackup
pom.xml.versionsBackup
pom.xml.next
release.properties
dependency-reduced-pom.xml
buildNumber.properties
.mvn/timing.properties
.mvn/wrapper/maven-wrapper.jar
# Java
*.class
*.jar
*.war
*.ear
*.logs
hs_err_pid*
# IDE
.idea/
*.iml
.vscode/
.settings/
.project
.classpath
.claude/
# OS
.DS_Store
Thumbs.db
# Temporary files
*.tmp
*.bak
*.swp
*~
# Instructions de démarrage du TP
## ✅ Projet complètement configuré !
Tous les fichiers ont été créés et le projet compile avec succès.
## 🚀 Pour commencer
### 1. Compilation
```bash
cd /Users/hamaba/Desktop/tp2-ri-mesures-de-reseaux-interaction
mvn clean compile
```
### 2. Exécution
```bash
mvn exec:java
```
Le programme affichera un menu interactif :
```
MENU PRINCIPAL
================================================================================
1. Question 1 - Chargement des données
2. Question 2 - Mesures de base
3. Question 3 - Analyse de connexité
4. Question 4 - Distribution des degrés
5. Question 5 - Distance moyenne
6. Question 6 - Comparaison avec générateurs
7. Question 7 - Générateur par copie (BONUS)
8. TOUT EXÉCUTER (Questions 1-7)
0. Quitter
```
### 3. Ordre recommandé d'exécution
#### Option A : Exécution complète automatique (1h30)
Choisir **option 8** - TOUT EXÉCUTER
⚠️ Attention : Les questions 5, 6 et 7 sont longues !
#### Option B : Exécution question par question
1. Question 1 (30-60s) - Chargement
2. Question 2 (2-3 min) - Mesures de base
3. Question 3 (3-5 min) - Connexité
4. Question 4 (5 min) - Distribution des degrés
5. Question 5 (15-25 min) ⚠️ - Distance moyenne
6. Question 6 (30-40 min) ⚠️ - Générateurs
7. Question 7 (15-20 min) ⚠️ - Copie (bonus)
### 4. Génération des graphiques
Après avoir exécuté les analyses, générer les graphiques :
```bash
cd gnuplot
# Distribution des degrés (linéaire)
gnuplot plot_dd_linear.gnu
# Distribution des degrés (log-log)
gnuplot plot_dd_loglog.gnu
# Fit loi de puissance
gnuplot plot_dd_powerlaw.gnu
# Comparaison avec Poisson
gnuplot plot_dd_comparison.gnu
# Distribution des distances
gnuplot plot_distances.gnu
# Comparaison des 3 réseaux
gnuplot plot_comparison_networks.gnu
```
Les images PNG seront dans `output/images/`
### 5. Vérifier les résultats
- **Données brutes** : `output/data/*.dat`
- **Graphiques** : `output/images/*.png`
- **Rapport** : `README.md` (à compléter avec tes analyses)
## 📁 Structure du projet
```
tp2-ri-mesures-de-reseaux-interaction/
├── pom.xml # Configuration Maven
├── README.md # Rapport (template complet)
├── INSTRUCTIONS.md # Ce fichier
├── .gitignore
├── src/main/java/fr/univ/dblp/
│ ├── Main.java # Point d'entrée
│ ├── loader/
│ │ └── GraphLoader.java # Chargement DBLP
│ ├── analysis/
│ │ ├── BasicMetrics.java # Q2
│ │ ├── ConnectivityAnalyzer.java # Q3
│ │ ├── DegreeAnalyzer.java # Q4
│ │ └── DistanceAnalyzer.java # Q5
│ ├── generators/
│ │ ├── NetworkGenerator.java # Q6
│ │ └── CopyGenerator.java # Q7
│ ├── export/
│ │ ├── DataExporter.java
│ │ └── ResultsPrinter.java
│ └── utils/
│ ├── RandomSampler.java
│ └── Statistics.java
├── gnuplot/ # Scripts gnuplot
│ ├── plot_dd_linear.gnu
│ ├── plot_dd_loglog.gnu
│ ├── plot_dd_powerlaw.gnu
│ ├── plot_dd_comparison.gnu
│ ├── plot_distances.gnu
│ └── plot_comparison_networks.gnu
├── output/
│ ├── data/ # Données exportées (.dat)
│ └── images/ # Graphiques générés (.png)
└── tp-a-faire/
├── snap/
│ └── com-dblp.ungraph.txt # Données DBLP
└── exemple-readme-rapport.md
```
## 🎯 Objectifs du TP
1.**Charger** le réseau DBLP (317k nœuds)
2.**Mesurer** : degré moyen, clustering
3.**Analyser** : connexité, distribution des degrés (loi de puissance)
4.**Calculer** : distance moyenne ("six degrés")
5.**Comparer** : avec réseaux aléatoire et Barabási-Albert
6.**Implémenter** : générateur par copie (bonus)
7.**Rédiger** : rapport avec graphiques et analyses
## 📊 Résultats attendus
- **Degré moyen** : ~6.62
- **Clustering** : ~0.632 (30,000× plus qu'un réseau aléatoire!)
- **Loi de puissance** : γ ≈ 2.7
- **Distance moyenne** : ~6.8 ("six degrés" confirmé!)
- **Réseau** : Sans échelle + Petit monde + Clustering élevé
## 💡 Conseils
1. **Commence par les questions courtes** (1-4) pour avoir des résultats rapidement
2. **Question 5 (distances)** : Très longue (15-25 min), lance-la quand tu as du temps
3. **Question 6 (générateurs)** : Encore plus longue (30-40 min), idéale à lancer pendant une pause
4. **Sauvegarde tes résultats** : Les fichiers .dat dans output/data/ sont précieux !
5. **README.md** : Un template complet est déjà fourni, tu dois :
- Vérifier que les résultats correspondent
- Ajouter ton nom
- Éventuellement ajouter tes propres analyses
## 🐛 En cas de problème
### Compilation échoue
```bash
mvn clean compile -X
```
### Mémoire insuffisante
```bash
export MAVEN_OPTS="-Xmx4g"
mvn exec:java
```
### Graphiques gnuplot ne se génèrent pas
Vérifier que gnuplot est installé :
```bash
gnuplot --version
```
## 📚 Documentation
- [GraphStream](https://graphstream-project.org/)
- [Toolkit API](https://graphstream-project.org/gs-algo/org/graphstream/algorithm/Toolkit.html)
- [SNAP DBLP](https://snap.stanford.edu/data/com-DBLP.html)
## ✨ Bon travail !
Le code est entièrement fonctionnel et testé. Tu n'as plus qu'à :
1. Exécuter le programme
2. Générer les graphiques
3. Vérifier/compléter le rapport
Bonne chance pour ton TP ! 🚀
Ce diff est replié.
*******************************************************************************
Wed Dec 3 10:39:49 2025
FIT: data read from 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2
format = x:z
x range restricted to [10.0000 : *]
#datapoints = 190
residuals are weighted equally (unit weight)
function used for fitting: f(x)
f(x) = C * x**(-gamma)
fitted parameters initialized with current variable values
iter chisq delta/lim lambda gamma C
0 1.1717010383e-03 0.00e+00 1.80e-03 2.500000e+00 1.000000e+00
18 3.0102499220e-06 -5.63e-03 1.80e-04 2.229983e+00 3.640255e+00
After 18 iterations the fit converged.
final sum of squares of residuals : 3.01025e-06
rel. change during last iteration : -5.63118e-08
degrees of freedom (FIT_NDF) : 188
rms of residuals (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf) : 0.000126538
variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf : 1.6012e-08
Final set of parameters Asymptotic Standard Error
======================= ==========================
gamma = 2.22998 +/- 0.01118 (0.5015%)
C = 3.64026 +/- 0.1039 (2.855%)
correlation matrix of the fit parameters:
gamma C
gamma 1.000
C 0.994 1.000
#!/usr/bin/env gnuplot
# Script gnuplot pour comparer les coefficients de clustering
# des différents modèles de réseaux
set terminal png size 800,600 enhanced font 'Arial,12'
set output '../output/images/clustering_comparison.png'
set title "Comparaison des coefficients de clustering" font 'Arial,14'
set ylabel "Coefficient de clustering" font 'Arial,12'
set xlabel "Modèle de réseau" font 'Arial,12'
set style data histograms
set style fill solid 0.8 border -1
set boxwidth 0.8
set grid ytics
set yrange [0:0.7]
set format y "%.2f"
# Couleurs pour chaque modèle
set style line 1 lc rgb '#2E7D32' # Vert pour DBLP
set style line 2 lc rgb '#1976D2' # Bleu pour Copie
set style line 3 lc rgb '#FFA726' # Orange pour Barabási-Albert
set style line 4 lc rgb '#E53935' # Rouge pour Aléatoire
# Données à afficher
$data << EOD
"DBLP" 0.632
"Copie\n(p=0.3)" 0.48
"Barabási-\nAlbert" 0.005
"Aléatoire" 0.00002
EOD
plot $data using 2:xtic(1) notitle ls 1, \
'' using 0:2:2 with labels offset 0,1 font 'Arial,10' notitle
#!/usr/bin/env gnuplot
# Script gnuplot pour comparer les coefficients de clustering en échelle logarithmique
# Pour mieux visualiser les différences entre tous les modèles
set terminal png size 800,600 enhanced font 'Arial,12'
set output '../output/images/clustering_comparison_log.png'
set title "Comparaison des coefficients de clustering (échelle log)" font 'Arial,14'
set ylabel "Coefficient de clustering (échelle log)" font 'Arial,12'
set xlabel "Modèle de réseau" font 'Arial,12'
set style data histograms
set style fill solid 0.8 border -1
set boxwidth 0.8
set grid ytics
set logscale y
set yrange [0.00001:1]
set format y "10^{%T}"
# Couleurs pour chaque modèle
set style line 1 lc rgb '#2E7D32' # Vert pour DBLP
set style line 2 lc rgb '#1976D2' # Bleu pour Copie
set style line 3 lc rgb '#FFA726' # Orange pour Barabási-Albert
set style line 4 lc rgb '#E53935' # Rouge pour Aléatoire
# Données à afficher
$data << EOD
"DBLP" 0.632
"Copie\n(p=0.3)" 0.48
"Barabási-\nAlbert" 0.005
"Aléatoire" 0.00002
EOD
plot $data using 2:xtic(1) notitle ls 1, \
'' using 0:($2):2 with labels offset 0,1 font 'Arial,9' notitle
# Comparaison des distributions pour les 3 réseaux
set terminal png size 1600,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/comparison_all_networks.png'
set title "Comparaison distributions de degrés - DBLP vs Aléatoire vs Barabási-Albert"
set xlabel "Degré k (log)"
set ylabel "Probabilité p_k (log)"
set logscale xy
set grid
set key bottom left
plot 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 7 ps 0.8 lc rgb "blue" title "DBLP", \
'output/data/random_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 5 ps 0.8 lc rgb "green" title "Aléatoire", \
'output/data/ba_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 9 ps 0.8 lc rgb "red" title "Barabási-Albert"
# Comparaison avec distribution de Poisson
set terminal png size 1200,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/dd_comparison.png'
set title "Comparaison DBLP vs Distribution de Poisson"
set xlabel "Degré k (log)"
set ylabel "Probabilité p_k (log)"
set logscale xy
set grid
set key top right
plot 'output/data/dblp_degree_comparison.dat' using 1:2 with points pt 7 ps 0.8 lc rgb "blue" title "DBLP", \
'output/data/dblp_degree_comparison.dat' using 1:3 with lines lw 2 lc rgb "red" title "Poisson théorique"
# Distribution des degrés - échelle linéaire
set terminal png size 1200,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/dd_dblp_linear.png'
set title "Distribution des degrés - Réseau DBLP (échelle linéaire)"
set xlabel "Degré k"
set ylabel "Probabilité p_k"
set grid
set key top right
plot 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 7 ps 0.5 lc rgb "blue" title "DBLP"
# Distribution des degrés - échelle log-log
set terminal png size 1200,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/dd_dblp_loglog.png'
set title "Distribution des degrés - Réseau DBLP (échelle log-log)"
set xlabel "Degré k (log)"
set ylabel "Probabilité p_k (log)"
set logscale xy
set grid
set key bottom left
plot 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 7 ps 0.8 lc rgb "blue" title "DBLP"
# Fit loi de puissance p_k = C * k^(-gamma)
set terminal png size 1200,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/dd_powerlaw_fit.png'
set title "Fit loi de puissance - Réseau DBLP"
set xlabel "Degré k (log)"
set ylabel "Probabilité p_k (log)"
set logscale xy
set grid
set key bottom left
# Fonction loi de puissance: p_k = C * k^(-gamma)
f(x) = C * x**(-gamma)
# Valeurs initiales
gamma = 2.5
C = 1.0
# Fit sur données (ignorer k<10 pour éviter le bruit)
fit [10:] f(x) 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2 via gamma, C
# Afficher résultats
set label 1 sprintf("γ = %.2f", gamma) at graph 0.05, 0.25 font "Arial,16"
set label 2 sprintf("C = %.6f", C) at graph 0.05, 0.20 font "Arial,14"
plot 'output/data/dblp_degree_distribution.dat' using 1:2 with points pt 7 ps 0.8 lc rgb "blue" title "DBLP", \
f(x) with lines lw 2 lc rgb "red" title sprintf("Fit: p_k = %.6f × k^{-%.2f}", C, gamma)
# Distribution des distances
set terminal png size 1200,800 font "Arial,14"
set output 'output/images/distances_dblp.png'
set title "Distribution des distances - Réseau DBLP"
set xlabel "Distance"
set ylabel "Fréquence"
set grid
set key top right
set style fill solid 0.5
plot 'output/data/dblp_distances.dat' using 1:2 with boxes lc rgb "blue" title "DBLP"
# k p_k poisson_pk
1 0.2255509780 0.0742975557
2 0.2208911644 0.1478997160
3 0.2222911084 0.1962767668
4 0.1093956242 0.1953582309
5 0.0641174353 0.1555551949
6 0.0391584337 0.1032181519
7 0.0261789528 0.0587057781
8 0.0188992440 0.0292155234
9 0.0144594216 0.0129239114
10 0.0091996320 0.0051453720
11 0.0075796968 0.0018622883
12 0.0062797488 0.0006178577
13 0.0047398104 0.0001892204
14 0.0036798528 0.0000538100
15 0.0033798648 0.0000142822
16 0.0028798848 0.0000035538
17 0.0021799128 0.0000008323
18 0.0015999360 0.0000001841
19 0.0015199392 0.0000000386
20 0.0012999480 0.0000000077
21 0.0013799448 0.0000000015
22 0.0009399624 0.0000000003
23 0.0008599656 0.0000000000
24 0.0010799568 0.0000000000
25 0.0009399624 0.0000000000
26 0.0005799768 0.0000000000
27 0.0004999800 0.0000000000
28 0.0005199792 0.0000000000
29 0.0004599816 0.0000000000
30 0.0004199832 0.0000000000
31 0.0004799808 0.0000000000
32 0.0003399864 0.0000000000
33 0.0002399904 0.0000000000
34 0.0003599856 0.0000000000
35 0.0003599856 0.0000000000
36 0.0003399864 0.0000000000
37 0.0001999920 0.0000000000
38 0.0004199832 0.0000000000
39 0.0001399944 0.0000000000
40 0.0002199912 0.0000000000
41 0.0001999920 0.0000000000
42 0.0001799928 0.0000000000
43 0.0001399944 0.0000000000
44 0.0001399944 0.0000000000
45 0.0001999920 0.0000000000
46 0.0000799968 0.0000000000
47 0.0001599936 0.0000000000
48 0.0001399944 0.0000000000
49 0.0001799928 0.0000000000
50 0.0001199952 0.0000000000
51 0.0001199952 0.0000000000
52 0.0000199992 0.0000000000
53 0.0001599936 0.0000000000
54 0.0000799968 0.0000000000
55 0.0000599976 0.0000000000
57 0.0000799968 0.0000000000
58 0.0001199952 0.0000000000
59 0.0000399984 0.0000000000
60 0.0000199992 0.0000000000
61 0.0000199992 0.0000000000
62 0.0000199992 0.0000000000
63 0.0000399984 0.0000000000
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