Modèles à blocs latents pour graphe multipartite Application aux interactions entre espèces animales et plantes

Autor: Donnet, Sophie, Bar-Hen, Avner, BARBILLON, Pierre
Přispěvatelé: Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage (CEDRIC - MSDMA), Centre d'études et de recherche en informatique et communications (CEDRIC), Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: 49. Journées de Statistique de la SFdS
49. Journées de Statistique de la SFdS, May 2017, Avignon, France
Popis: Within the natural environment, there is a high diversity of types of interactions between plants and animal species (namely pollinisation, seed dispersal, etc). Any type of interaction can be represented as a bipartite graph between the plants and a given group of animal species. Until recently, the structures of such networks were studied separately. In this work, we propose a joint modelisation of the various types of interactions thanks to an extension of the latent blocks model. The likelihood function of the model is maximized with a variational version of the EM algorithm. We develop an adapted penalized model selection criterion. The model and the procedure are tested on simulated and real datasets.; Dans l’environnement naturel, une grande diversité des types d’interactions entre plantes et espèces animales (parmi lesquels la pollinisation, la dissémination de graines, etc) coexiste. Chaque type d’interaction peut être représenté par un graphe bipartite entre l’ensemble de plantes observé et un groupe fontionnel d’animaux donné. Jusqu’à récemment, les structurations de ces différents réseaux d’interactions étaient étudiées séparément. Dans ce travail, nous proposons de modéliser de façon conjointe les différents types d’interactions au moyen d’une extension adéquate des modèles à blocs latents. Nous utilisons une version variationnelle de l’algorithme EM pour maximiser la vraisemblance du modèle et développons un critère pénalisé de sélection de modèle adapté au problème. La pertinence des méthodes et du modèle est illustrée sur données simulées et réelles.
Databáze: OpenAIRE
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