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title: "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril"
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categories:
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- colBiSBM
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## A faire
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### Rédaction article
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- Relire intro St Clair
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- S'inspirer structure pour mon intro
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- Trouver biblio intro
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- Rédiger l'intro
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- Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
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- Lire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson
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- Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
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### Simulations article
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- Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral
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- Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues.
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Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille $M = 30$ avec $M_1 = M_2 = M_3 = 10$.
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- Comparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d'adjacences.
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- Corriger structure de simus :
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- Pour noisy $\alpha$ :
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- Logit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)
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- Beta contrainte dans (0,1)
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- 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.
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### Applications
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
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### Autour de l'article et du package
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- 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**.
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## J'ai fait
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- Créer un README descriptif du dépôt des codes pour l'article.
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- Remonter figure sélection de modèle dans le corps de l'article
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- Enrichir légende de la figure 7 et 8
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- Supprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA
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- Basculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l'argument method de hclust avec single par défaut
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- Ajouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM
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## A continuer
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- Résultats simus NA **Erreur pour certaines conditions** : Pour NA robustness générer `nb_rep` collections de taille $M=2$ et prélever
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$\epsilon_{max}n_r n_c$ liens à retirer puis pour les $\epsilon < \epsilon_{max}$ prélever dans la liste des indices afin d'avoir des perturbations emboitées.
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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).
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Implémenté les missing steps *en attente des résultats MIGALE*.
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- Lire Biological Networks - François Képès
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- J'ai esquissé des bouts d'intro
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- 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.
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En attente résultats MIGALE
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### Correction méthodo
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- Idée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux
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et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers. En regardant la vbound (pas la pénalité) de chaque réseau dans le joint vs sa vbound dans le sep
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-> Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.
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- Regarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d'autres distances hclust avec min, max etc...
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-> L'algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers
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Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.
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- Voir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques
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- Regarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée
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En faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :
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- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*
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### Applications
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- Idée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d'urbanisation
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> Sophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l'analyse faite
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(à savoir pas d'effet du gradien d'urbanisation). À continuer pour l'intégrer dans l'article !
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### Lancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l'idée.
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Une fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering.
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Plus intéressant de garder le clustering de données simulées ($M = 30$) et se
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servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.
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#### Baldock
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#### Gibson
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#### Souza
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#### Traveset
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#### Trojelsgaard
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