Quiz — Ensemble community detection in real-world.pdf

Question 1 sur 10 20:00

[{"id":2469,"question":"Quel algorithme de community detection est basé sur la maximisation de la modularité ?","option_a":"A. K-means","option_b":"B. Louvain","option_c":"C. PageRank","option_d":"D. Dijkstra","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"L’algorithme de Louvain est conçu pour maximiser la modularité, une métrique évaluant la qualité des communautés détectées.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"A. K-means\", \"b\": \"B. Louvain\", \"c\": \"C. PageRank\", \"d\": \"D. Dijk","_debug_options_count":4},{"id":2470,"question":"La détection de communautés est uniquement applicable aux réseaux sociaux.","option_a":"Vrai","option_b":"Faux","option_c":"","option_d":"","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"Les communautés existent dans tous types de réseaux : biologiques, technologiques, de transport, etc.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"Vrai\", \"b\": \"Faux\", \"c\": \"\", \"d\": \"\"}}","_debug_options_count":4},{"id":2471,"question":"Quelle métrique est couramment utilisée pour évaluer la qualité d’une partition en communautés ?","option_a":"A. Entropie","option_b":"B. Modularité","option_c":"C. Degré moyen","option_d":"D. Diamètre du graphe","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"La modularité compare la densité des liens intra-communautés à une structure aléatoire de référence.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"A. Entropie\", \"b\": \"B. Modularité\", \"c\": \"C. Degré moyen\", \"d\":","_debug_options_count":4},{"id":2472,"question":"L’algorithme de Girvan-Newman supprime les arêtes en fonction de leur :","option_a":"A. Poids","option_b":"B. Centralité de betweenness","option_c":"C. Degré","option_d":"D. Couleur","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"Girvan-Newman retire itérativement les arêtes ayant la plus haute centralité de betweenness pour décomposer le réseau en communautés.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"A. Poids\", \"b\": \"B. Centralité de betweenness\", \"c\": \"C. Degré\"","_debug_options_count":4},{"id":2473,"question":"Une communauté peut être définie comme un ensemble de nœuds où la densité des liens internes est supérieure à la densité externe.","option_a":"Vrai","option_b":"Faux","option_c":"","option_d":"","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"a","explication":"Cette définition est correcte : une communauté est un sous-graphe où les nœuds sont plus connectés entre eux qu’avec le reste du réseau.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"a\", \"options\": {\"a\": \"Vrai\", \"b\": \"Faux\", \"c\": \"\", \"d\": \"\"}}","_debug_options_count":4},{"id":2474,"question":"Quel est l’avantage principal de l’algorithme de Louvain par rapport à Girvan-Newman ?","option_a":"A. Il est plus simple à implémenter","option_b":"B. Il a une complexité quasi-linéaire","option_c":"C. Il détecte toujours des communautés parfaites","option_d":"D. Il ne nécessite pas de seuil","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"Louvain est bien plus rapide sur les grands réseaux grâce à une approche itérative et hiérarchique.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"A. Il est plus simple à implémenter\", \"b\": \"B. Il a une complex","_debug_options_count":4},{"id":2475,"question":"Dans un réseau de co-auteurs, une communauté représente probablement :","option_a":"A. Un groupe de chercheurs travaillant sur des sujets similaires","option_b":"B. Un réseau de citations","option_c":"C. Une liste de publications","option_d":"D. Une conférence","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"a","explication":"Les communautés dans un réseau de co-auteurs reflètent souvent des collaborations thématiques ou des équipes de recherche.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"a\", \"options\": {\"a\": \"A. Un groupe de chercheurs travaillant sur des sujets similaires\"","_debug_options_count":4},{"id":2476,"question":"La modularité d’une partition peut être négative.","option_a":"Vrai","option_b":"Faux","option_c":"","option_d":"","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"a","explication":"La modularité varie entre -0.5 et 1. Une valeur négative indique une partition pire qu’une structure aléatoire.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"a\", \"options\": {\"a\": \"Vrai\", \"b\": \"Faux\", \"c\": \"\", \"d\": \"\"}}","_debug_options_count":4},{"id":2477,"question":"Quel algorithme utilise une approche hiérarchique pour détecter des communautés ?","option_a":"A. K-means","option_b":"B. Spectral Clustering","option_c":"C. Louvain","option_d":"D. PageRank","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"c","explication":"Louvain utilise une approche hiérarchique en agrégeant itérativement les nœuds pour former des communautés de plus en plus larges.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"c\", \"options\": {\"a\": \"A. K-means\", \"b\": \"B. Spectral Clustering\", \"c\": \"C. Louvain\", \"d","_debug_options_count":4},{"id":2478,"question":"Pour un réseau de 100 nœuds, combien de communautés peut-on théoriquement détecter au maximum ?","option_a":"A. 10","option_b":"B. 50","option_c":"C. 99","option_d":"D. 100","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"d","explication":"Le maximum théorique est 99 communautés (chaque nœud isolé forme sa propre communauté, sauf un).","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"d\", \"options\": {\"a\": \"A. 10\", \"b\": \"B. 50\", \"c\": \"C. 99\", \"d\": \"D. 100\"}}","_debug_options_count":4}]