La belle image de la toile de confiance

https://wotmap.duniter.org/#
J’adore l’image interactive, c’est beau y a de jolies couleurs…
MAIS…
Ça corresponds à quoi? :thinking:
Un rond pour chaque membre de la toile.
Plus le membre à de certifications plus le rond est gros.
Chaque couleur correspond à une « communauté » ces communautés sont calculées par le logiciel, mais je sais pas comment.
D’un jour à l’autre une personne peu changer de communauté, sans doute quand de nouvelles certifications viennent d’ailleurs, je sais pas?

L’aide ne dit rien la dessus, si un jour vous avez le temps ce serait sympa de complété un poil l’aide en ligne.

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Les algos de calcul des communautés et de positionnement des points se base sur la théorie des graphes. Les seuls facteurs sont les certifications entrantes et sortantes.

Pour le calcul des communautés, l’algo est le Label Propagation Algorithm (publication originale).

Pour le positionnement, un premier algo de dessin basé sur les forces est utilisé côté serveur, celui de Fruchterman-Reingold, puis pour affiner côté client, ForceAtlas2.

Mais tout cela est bien compliqué et je ne saurais l’expliquer plus en détail…

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On peut étudier les graphes de réseaux sociaux, les liens entre les abonnés et les abonnements avec le logiciel de graphes Gephi disponible en open source, on pourra y découvrir les différents algorithmes tels que celui de Fruchterman-Reingold et ForceAtlas2. Fruchterman-Reingold me plaît bien, il permet d’avoir un visuel en cercle comme ici : https://i.pinimg.com/originals/c8/85/c6/c885c64a6b1e2fde19de92c30405f4bc.png

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Plus exactement, c’est le nombre total de certifications entrantes et sortantes qui définit la taille du cercle.

Comme expliqué, il s’agit de l’algorithme LPA. Cet algorithme ne donne pas le même résultat à chaque fois, même si il il n’y a pas eu de modifications dans les certifications. L’avantage de cet algorithme est sa rapidité d’exécution. Il existe d’autres algos de détection de communautés, comme l’algorithme de Louvain que j’utilisais au départ mais qui n’est pas implémenté dans la bibliothèque Python qu’on utilise pour générer le graphe côté serveur. Il a été décidé de faire ce calcul de communautés côté serveur pour alléger la charge de calcul du navigateur web utilisé.

Dis-nous exactement ce que tu souhaites voir apparaître :wink: Sinon dans le « A propos », l’algorithme utilisé pour la détection de communautés est bien précisé.

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Je dois avouer que exactement je sais pas trop.
J’avais pas remarquer le LPA dans le « A propos », sans doute parce que cela ne me disait rien du tout. Je suppose que le simple texte que tu as mis ici aurait été un bon début.

Si en plus il y avait un lien vers des explications en français sur le fonctionnement de cet algorithme ce serait super.
Ajouter communauté dans le lexique : Genre qu’est-ce que cela signifie de faire partie d’une communauté? Qu’est-ce que cela implique pour le fonctionnement de la toile?
Dire aussi que le positionnement sur l’image n’a rien de Géographique. (Oui j’y ai cru pendant 5mn) :clown_face:

Ajouter dans le lexique pourquoi certain nœud sont plus gros (même si on le devine assez vite)

Le top ce serait en plus des liens directs vers l’appli cesium pour avoir les détails d’un nœud. Qui a dit « tête de nœud »? :innocent:

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Si tu veux, il y a une carte pour ça … :stuck_out_tongue:
https://zettascript.org/tux/g1/worldwotmap.html

Il y en a déjà un :wink: Quand tu cliques sur nœud pour avoir les infos, la pubkey est cliquable ^^

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