Segmentation géographique par étude d'un journal d'appels téléphoniques

Romain Guigourès (1) , Marc Boullé (1) , Fabrice Rossi (2)

1 Orange Labs [Lannion]
2 SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne)

Dans cet article, il est question de segmentation géographique par l'étude d'un journal d'appels agrégés par ville. Au lieu de réaliser directement un clustering de nœuds, nous proposons ici de faire du coclustering sur les arcs, définis comme des instances bidimensionnelles décrites par deux variables : le nœud source et le nœud cible. Une fois la segmentation optimale obtenue, les clusters sont fusionnés successivement de manière à détériorer le moins possible le modèle de clustering. Des expérimentations ont été menées sur un journal d'appel de l'opérateur de télécommunications Belge Mobistar.

Mots clés: Classification; graphe; clustering; segmentation; appel téléphonique; modèle bayésien; approche modl

Domaines: Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]; Machine Learning [stat.ML]

Romain Guigourès, Marc Boullé, Fabrice Rossi. Segmentation géographique par étude d'un journal d'appels téléphoniques. 2ième Journée thématique : Fouille de grands graphes, Oct 2011, Grenoble, France. ⟨hal-00651568⟩