## A discuter

### CSI

- Est-ce à moi de contacter Saint-Claire et Sonia/Elisa ?
- Pierre Gérard a dit oui, il attend les détails
- Quand ?

### ML at Aussois

- Détails d’inscriptions

## A faire

### Finist’R

- S’inscrire

### Présentations LSD et JdS

- Mettre mes présentations en anglais
- Quel plan ?
- Quels résultats ?
  - Baldock, Traveset,
  - Recommender systems Listing 1
  - Données d’Elisa herbivore ?
  - Données urbanisations ?

### Inférence

- Papier pour comprendre données
  - Faust et al. lu
  - Abdill et al.
  - Bashan et al.
- pbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)

> Combine networks at different taxonomic levels

- Inférence + GREMLINS

### Rédaction article

- Relire intro St Clair
- S’inspirer structure pour mon intro
- Trouver biblio intro
- Rédiger l’intro
- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system

Listing 1: Recommender systems data

Par exemple :

- Liste de recommendation data

- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.

### Simulations article

- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.

- Corriger structure de simus :

  - Pour noisy \alpha :
    - Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
    - Beta contrainte dans (0,1)
  - Pour noisy links : Générer `nb_clustering` collections de taille M puis prélever \epsilon_{max}n_r n_c liens à inverser puis pour les \epsilon < \epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées.

### Applications

- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.

### Autour de l’article et du package

- Créer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation.

## J’ai fait

## A continuer

- Résultats simus NA Erreur pour certaines conditions : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille M=2 et prélever \epsilon_{max}n_r n_c liens à retirer puis pour les \epsilon < \epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps.

> Je n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent

- Lire Biological Networks - François Képès

- Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques

### Applications

- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation

> Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !

### Simulations article

- Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques

### Axe inférence

- Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence

> J’ai lu Faust et al. Je lis Abdill et al.