From 52aa0ca80002b7324ed27b2c06d9dc484f65cac8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Wed, 13 Aug 2025 18:11:04 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 36 ++++++------- search.json | 4 +- suivi/2025-13/2025-13.html | 2 +- suivi/2025-14/2025-14.html | 2 +- suivi/2025-15/2025-15.html | 2 +- suivi/2025-16/2025-16.html | 2 +- suivi/2025-17/2025-17.html | 2 +- suivi/2025-18/2025-18.html | 2 +- suivi/2025-19/2025-19.html | 2 +- suivi/2025-20/2025-20.html | 2 +- suivi/2025-21/2025-21.html | 2 +- suivi/2025-22/2025-22.html | 2 +- suivi/2025-24/2025-24.html | 2 +- suivi/2025-25/2025-25.html | 2 +- suivi/2025-27/2025-27.html | 2 +- suivi/2025-29/2025-29.html | 2 +- suivi/2025-33/2025-33.html | 106 ++++--------------------------------- 17 files changed, 43 insertions(+), 131 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index fbb4612..71a689d 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -224,14 +224,14 @@ window.Quarto = {
Date de publication
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11 août 2025

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13 août 2025

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9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante

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Baldock iid

diff --git a/search.json b/search.json index 97672fc..619ea9f 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -340,14 +340,14 @@ "href": "suivi/2025-33/2025-33.html", "title": "Bilan semaine 33 2025 : 11 août - 15 août", "section": "", - "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\n✅Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 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par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\n✅ Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\n✅ Désaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder !\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" }, { "objectID": "suivi/2025-33/2025-33.html#todo-list", "href": "suivi/2025-33/2025-33.html#todo-list", "title": "Bilan semaine 33 2025 : 11 août - 15 août", "section": "", - "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\n✅Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\n✅ Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\n✅ Désaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder !\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" }, { "objectID": "suivi/2025-33/2025-33.html#biblio-à-faire", diff --git a/suivi/2025-13/2025-13.html b/suivi/2025-13/2025-13.html index f6e3297..2fbd13e 100644 --- a/suivi/2025-13/2025-13.html +++ b/suivi/2025-13/2025-13.html @@ -192,7 +192,7 @@ window.Quarto = {
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11 août 2025

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13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-14/2025-14.html b/suivi/2025-14/2025-14.html index 4f659f7..81538c0 100644 --- a/suivi/2025-14/2025-14.html +++ b/suivi/2025-14/2025-14.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

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11 août 2025

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13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-22/2025-22.html b/suivi/2025-22/2025-22.html index 35a8aad..01092cf 100644 --- a/suivi/2025-22/2025-22.html +++ b/suivi/2025-22/2025-22.html @@ -191,7 +191,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-24/2025-24.html b/suivi/2025-24/2025-24.html index 52395c7..b318ec5 100644 --- a/suivi/2025-24/2025-24.html +++ b/suivi/2025-24/2025-24.html @@ -214,7 +214,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-25/2025-25.html b/suivi/2025-25/2025-25.html index 80c2e8e..4487525 100644 --- a/suivi/2025-25/2025-25.html +++ b/suivi/2025-25/2025-25.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-27/2025-27.html b/suivi/2025-27/2025-27.html index 5b0281d..13b262e 100644 --- a/suivi/2025-27/2025-27.html +++ b/suivi/2025-27/2025-27.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-29/2025-29.html b/suivi/2025-29/2025-29.html index c4b757d..52c5676 100644 --- a/suivi/2025-29/2025-29.html +++ b/suivi/2025-29/2025-29.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

diff --git a/suivi/2025-33/2025-33.html b/suivi/2025-33/2025-33.html index 99f802a..8a04c99 100644 --- a/suivi/2025-33/2025-33.html +++ b/suivi/2025-33/2025-33.html @@ -214,7 +214,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
-

11 août 2025

+

13 août 2025

@@ -273,7 +273,7 @@ window.Quarto = {
  • Corriger les degrés calculés.

  • ✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM

    • -

  • ✅Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :

    +

  • ✅ Pour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :

    • Missing links, ie des faux zéros
    • NA en Missing at random (MAR)
      • @@ -286,103 +286,16 @@ window.Quarto = {

  • Clustering sur Doré :

      -
    • Désaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.
      • -
    • Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)
      • +
    • ✅ Désaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.
      • +
    • Regarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa) +
        +
      • ⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder !
        • +
    • Clusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)
    • Si M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.
    • - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    -AUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities -
    - -
    -AUC -
    -
    -City - -colBiSBM - -sep-BiSBM - -Untuned VGAE -
    -Bristol - -0.841 - -0.824 - -1 -
    -Edinburgh - -0.882 - -0.883 - -1 -
    -Leeds - -0.873 - -0.852 - -1 -
    -Reading - -0.845 - -0.837 - -1 -
    -
      -
    • Regarder les codes Mangal database pour \delta
      • -
    • Voir \delta mais additif
      • +

    • Regarder les codes Mangal database pour \delta

      • +

    • Voir \delta mais additif

    @@ -412,7 +325,6 @@ Reading
      -

    • Attente retour Pierre pour faire d’autres clustering

    • Regarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.

    • Inférence finie mais résultats pas fous: