Màj

suivi/2025-19/2025-19.qmd

@@ -2,22 +2,46 @@
 title: "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai"
 categories: [colBiSBM, inférence]
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+
+## TOP PRIORITÉ
+
+- Débugguer les simulations :
+
+    - Clustering : 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
+
+    - Inférence : 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
+
+- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
+Car densités déséquilibrées.
+
+:::{#ref-kmeans-vae}
+
+- Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l'espace latent
+
+:::
+
+### Présentations LSD, JdS et ML@Aussois
+
+- PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides et voir avec PB et SD.
+- Quel plan ?
+- Quels résultats ? Baldock, Traveset ... (sub-Doré)
+
+
+### Inférence et microbes
+
+- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
+- Se renseigner techniques d'inférence de réseaux : covariance (base corrélation et seuil)
+- Lire article multi-niveaux Saint-Clair
+
 ## A discuter
 
-### CSI
+- Voir pour TT période du 11 au 14 août
 
-- Est-ce à moi de contacter Saint-Clair et Sonia/Elisa ? *Pierre et Sophie gèrent*
-- Pierre Gérard a dit oui, il attend les détails
-- Quand : *fin juin début juillet*
-- Liste potentielle :
-    - (Saint-Clair)
-    - Mahendra
-    - Elisa/Sonia
-    - Pierre Gérard
-
-### ML at Aussois
-
-- Détails d'inscriptions
 
 ## A faire
 
@@ -25,15 +49,9 @@ categories: [colBiSBM, inférence]
 
 - S'inscrire
 
-### Présentations LSD et JdS
+### ML at Aussois
 
-- Mettre mes présentations en anglais
-- Quel plan ?
-- Quels résultats ?
-    - Baldock, Traveset, 
-    - Recommender systems @lst-reco-systems
-    - Données d'Elisa herbivore ?
-    - Données urbanisations ?
+- Adapter l'abstract en ajoutant les résultats @ref-kmeans-vae
 
 
 ### Inférence
@@ -55,40 +73,43 @@ categories: [colBiSBM, inférence]
 - S'inspirer structure pour mon intro
 - Trouver biblio intro
 - Rédiger l'intro
-- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
-
-:::{#lst-reco-systems lst-cap="Recommender systems data"}
-Par exemple :
-
-- [Liste de recommendation data](https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets.html)
-:::
-
 - Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
 
 
-### Simulations article
+## J'ai fait
 
-- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
+### CSI (en attente contacts PB et SD)
 
-- 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. 
+- Est-ce à moi de contacter Saint-Clair et Sonia/Elisa ? *Pierre et Sophie gèrent*
+- Pierre Gérard a dit oui, il attend les détails
+- Quand : *fin juin début juillet*
+- Liste potentielle :
+    - (Saint-Clair)
+    - Mahendra
+    - Elisa/Sonia
+    - Pierre Gérard
+
+### ML at Aussois
+
+- Détails d'inscriptions : *Je demande une bourse et je m'inscris avec la demande de bourse, Pierre et Sophie font la lettre de recommendation*
+
+## A continuer
 
 ### Applications
 
-- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
-Car densités déséquilibrées.
+- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
 
-### Autour de l'article et du package
+> 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 !
 
-- 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**.
+### Axe inférence
 
-## J'ai fait
+- Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence
 
+> J'ai lu Faust et al. 
+> Je lis Abdill et al.
 
-## A continuer
+## Repoussés ou abandonnés
 
  - 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.
@@ -99,25 +120,29 @@ Implémenté les missing steps.
 
 - 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
+- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system *Pas pertinents et trop gros*
 
-### Applications
+:::{#lst-reco-systems lst-cap="Recommender systems data"}
+Par exemple :
 
-- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
+- [Liste de recommendation data](https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/datasets.html)
+:::
 
-> 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 !
+
+### Papier plus multi-applications
+- Données d'Elisa herbivore ?
+- Données urbanisations ?
+
+### 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**.
 
 ### 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
+- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
 
-### Axe inférence
-
-- Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence
-
-> J'ai lu Faust et al. 
-> Je lis Abdill et al.
+- 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. 

suivi/_metadata.yml

@@ -4,4 +4,13 @@
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+  custom:
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