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 :
+
Débugguer les simulations :
-
(Saint-Clair)
-
Mahendra
-
Elisa/Sonia
-
Pierre Gérard
+
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
-
-
-
ML at Aussois
+
+
Applications
-
Détails d’inscriptions
+
Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.
+
+
+
+
+
+
Faire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent
+
+
+
+Reference 1
+
+
+
+
+
+
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)
Adapter l’abstract en ajoutant les résultats Reference 1
@@ -294,7 +320,66 @@ window.Quarto = {
S’inspirer structure pour mon intro
Trouver biblio intro
Rédiger l’intro
-
Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system
+
Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
+
+
+
+
+
J’ai fait
+
+
CSI (en attente contacts PB et SD)
+
+
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
+
+
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 !
+
+
+
+
Axe inférence
+
+
Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence
+
+
+
J’ai lu Faust et al. Je lis Abdill et al.
+
+
+
+
+
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. 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
+
Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system Pas pertinents et trop gros
@@ -309,8 +394,17 @@ Listing 1: Recommender systems data
+
+
Papier plus multi-applications
-
Dire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.
+
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.
@@ -327,58 +421,6 @@ Listing 1: Recommender systems data
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
