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    "title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
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    "text": "Relire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\n\n\n\n\n\nRelancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral\nAjouter 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.\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour 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.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser.\n\n\n\n\n\nCréer 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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    "section": "J’ai fait",
    "text": "J’ai fait\n\nCréer un README descriptif du dépôt des codes pour l’article.\nRemonter figure sélection de modèle dans le corps de l’article\nEnrichir légende de la figure 7 et 8\nSupprimer p_NA des autres cadrans des proportions de NA\nBasculer le code du clustering pour utiliser hclust et mis l’argument method de hclust avec single par défaut\nAjouter pipeline qui knit README.Rmd à chaque merge dans main colSBM"
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    "title": "Bilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril",
    "section": "A continuer",
    "text": "A continuer\n\nRésultats 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 en attente des résultats MIGALE.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro\nRelancer 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\n\n\nCorrection méthodo\n\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux 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 -> Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.\nRegarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d’autres distances hclust avec min, max etc… -> L’algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.\nVoir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques\nRegarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée\n\n\nEn faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :\n- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie 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 !\n\n\n\nLancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.\nUne fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering. Plus intéressant de garder le clustering de données simulées (M = 30) et se servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.\n\nBaldock\n\n\n\nAlluvial Baldock\n\n\n\n\nGibson\n\n\n\nAlluvial Gibson\n\n\n\n\nSouza\n\n\n\nAlluvial Souza\n\n\n\n\nTraveset\n\n\n\nAlluvial Traveset\n\n\n\n\nTrojelsgaard\n\n\n\nAlluvial Trojelgaard"
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