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Auteur Ouahdi, Khouloud |
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Titre : Detection of source diffusion in a network using graph theory Type de document : texte imprimé Auteurs : Ouahdi, Khouloud, Auteur ; Benrguia ,Badreddine, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (47 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : théorie des graphes
Réseau de Barabasi Albert
processus de diffusion
Modèle épidémique
Détection de source
Formule de PintoIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé
Ce mémoire étudie les concepts de détection d’un virus dans un réseau basé sur un modèle de diffusion épidémique et on l'implémente avec le langage de programmation Python.
Dans la première partie, nous présentons la théorie des graphes, dans laquelle nous voyons qu’est ce un graphe, ses éléments, et nous faisons classification des graphes selon leurs type.
Dans la deuxième partie, nous voyons l'algorithme de diffusion épidémique basé sur le modèle épidémique SI, puis nous fournissons un algorithme de détection de source basé sur l'algorithme de la formule Pinto et l'algorithme de diffusion précédent.
Dans la dernière partie, nous présentons à la fois l'algorithme de diffusion et l'algorithme de détection de source avec le langage de programmation Python, puis nous simulons les deux.Note de contenu : Sommaire
General introduction .......................................................................................................... 1
Graph theory ....................................................................................................... 3
1.1. Introduction ............................................................................................................ 3
1.2. Graph theory ........................................................................................................................ 3
1.3. Graph .................................................................................................................................... 4
1.3.1. Definition: ..................................................................................................................... 4
1.3.2. Some graph properties ................................................................................................. 4
1.3.3. graphs types .................................................................................................................. 5
1.3.3.1. Geographic graphs: .............................................................................................. 5
1.3.3.2. Random graphs ( real world graphs) ............................................................... 11
1.3.3.3. Erdõs Rényi graph: ............................................................................................ 12
1.3.3.4. Small world ......................................................................................................... 14
1.3.3.5. Scale-Free:........................................................................................................... 16
1.3.3.6. Comparison: ....................................................................................................... 20
1.4. Conclusion: ......................................................................................................................... 20
Diffusion and detection processes .................................................................................................... 21
2.1. Introduction ........................................................................................................................ 21
2.1.1. Spatial diffusion types ................................................................................................ 22
2.1.2. Epidemic models: ....................................................................................................... 23
2.1.2.1. SI model : ............................................................................................................ 23
2.1.2.2. SIR model: .......................................................................................................... 23
2.1.3. Diffusion algorithms : ................................................................................................ 25
2.1.3.1. Standard diffusion algorithm ............................................................................ 25
3.1.1.1. Diffusion algorithm with time notion ............................................................... 26
3.2. Source localization: ............................................................................................................ 27
3.2.1. Sensors (observers) : .................................................................................................. 29
3.2.2. Detection algorithms (Our contribution): ................................................................... 29
3.3. Conclusion: ......................................................................................................................... 30
Implementation of source detection algorithm ................................................................................. 31
3.1. Introduction: ....................................................................................................................... 31
3.2.1. Python language: ........................................................................................................ 31
3.2.1.1. History of python: .............................................................................................. 32
3.2.1.2. Python characteristics: ...................................................................................... 33
3.2.2. Anaconda: ................................................................................................................... 34
3.2.4. Spyder: ........................................................................................................................ 36
3.2.5. Networkx: .................................................................................................................... 36
3.2.6. Matplotlib: .................................................................................................................. 37
3.2.7. Tkinter: ....................................................................................................................... 38
3.2.8. Pandas: ........................................................................................................................ 38
3.3. Algorithm Simulation: ....................................................................................................... 39
3.3.1. High degree selected observers Algorithm: ............................................................. 39
3.3.1.1. Diffusion part: .................................................................................................... 39
3.3.1.2. Detection part: .................................................................................................... 40
3.3.1.3. Execution: ........................................................................................................... 43
3.3.2. Random selected observers Algorithm: ................................................................... 43
3.3.2.1. Diffusion part: .................................................................................................... 43
3.3.2.2. Detection part: .................................................................................................... 44
3.3.2.3. Execution: ........................................................................................................... 44
3.5. Conclusion: .............................................................................................................. 46
General conclusion ....................................................................................................... 47Côte titre : MAI/0255 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Ld-4mSQw-yOSt2LEjdNb6XrCKKM1vgQE/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Detection of source diffusion in a network using graph theory [texte imprimé] / Ouahdi, Khouloud, Auteur ; Benrguia ,Badreddine, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (47 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : théorie des graphes
Réseau de Barabasi Albert
processus de diffusion
Modèle épidémique
Détection de source
Formule de PintoIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé
Ce mémoire étudie les concepts de détection d’un virus dans un réseau basé sur un modèle de diffusion épidémique et on l'implémente avec le langage de programmation Python.
Dans la première partie, nous présentons la théorie des graphes, dans laquelle nous voyons qu’est ce un graphe, ses éléments, et nous faisons classification des graphes selon leurs type.
Dans la deuxième partie, nous voyons l'algorithme de diffusion épidémique basé sur le modèle épidémique SI, puis nous fournissons un algorithme de détection de source basé sur l'algorithme de la formule Pinto et l'algorithme de diffusion précédent.
Dans la dernière partie, nous présentons à la fois l'algorithme de diffusion et l'algorithme de détection de source avec le langage de programmation Python, puis nous simulons les deux.Note de contenu : Sommaire
General introduction .......................................................................................................... 1
Graph theory ....................................................................................................... 3
1.1. Introduction ............................................................................................................ 3
1.2. Graph theory ........................................................................................................................ 3
1.3. Graph .................................................................................................................................... 4
1.3.1. Definition: ..................................................................................................................... 4
1.3.2. Some graph properties ................................................................................................. 4
1.3.3. graphs types .................................................................................................................. 5
1.3.3.1. Geographic graphs: .............................................................................................. 5
1.3.3.2. Random graphs ( real world graphs) ............................................................... 11
1.3.3.3. Erdõs Rényi graph: ............................................................................................ 12
1.3.3.4. Small world ......................................................................................................... 14
1.3.3.5. Scale-Free:........................................................................................................... 16
1.3.3.6. Comparison: ....................................................................................................... 20
1.4. Conclusion: ......................................................................................................................... 20
Diffusion and detection processes .................................................................................................... 21
2.1. Introduction ........................................................................................................................ 21
2.1.1. Spatial diffusion types ................................................................................................ 22
2.1.2. Epidemic models: ....................................................................................................... 23
2.1.2.1. SI model : ............................................................................................................ 23
2.1.2.2. SIR model: .......................................................................................................... 23
2.1.3. Diffusion algorithms : ................................................................................................ 25
2.1.3.1. Standard diffusion algorithm ............................................................................ 25
3.1.1.1. Diffusion algorithm with time notion ............................................................... 26
3.2. Source localization: ............................................................................................................ 27
3.2.1. Sensors (observers) : .................................................................................................. 29
3.2.2. Detection algorithms (Our contribution): ................................................................... 29
3.3. Conclusion: ......................................................................................................................... 30
Implementation of source detection algorithm ................................................................................. 31
3.1. Introduction: ....................................................................................................................... 31
3.2.1. Python language: ........................................................................................................ 31
3.2.1.1. History of python: .............................................................................................. 32
3.2.1.2. Python characteristics: ...................................................................................... 33
3.2.2. Anaconda: ................................................................................................................... 34
3.2.4. Spyder: ........................................................................................................................ 36
3.2.5. Networkx: .................................................................................................................... 36
3.2.6. Matplotlib: .................................................................................................................. 37
3.2.7. Tkinter: ....................................................................................................................... 38
3.2.8. Pandas: ........................................................................................................................ 38
3.3. Algorithm Simulation: ....................................................................................................... 39
3.3.1. High degree selected observers Algorithm: ............................................................. 39
3.3.1.1. Diffusion part: .................................................................................................... 39
3.3.1.2. Detection part: .................................................................................................... 40
3.3.1.3. Execution: ........................................................................................................... 43
3.3.2. Random selected observers Algorithm: ................................................................... 43
3.3.2.1. Diffusion part: .................................................................................................... 43
3.3.2.2. Detection part: .................................................................................................... 44
3.3.2.3. Execution: ........................................................................................................... 44
3.5. Conclusion: .............................................................................................................. 46
General conclusion ....................................................................................................... 47Côte titre : MAI/0255 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Ld-4mSQw-yOSt2LEjdNb6XrCKKM1vgQE/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0255 MAI/0255 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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