Ce projet analyse les réseaux sociaux pour détecter les flux d'information, les visualiser sous forme de graphes et suivre les tendances. Il permet aux utilisateurs de comprendre les dynamiques relationnelles et les échanges d'information au sein des réseaux sociaux.

Networkdisk est un projet dédié à l'analyse et la visualisation de réseaux complexes. Il permet de représenter des données relationnelles sous forme de graphes, de détecter des communautés et d'étudier les réseaux de collaboration. Des fonctionnalités de colorisation et d'affichage dynamique facilitent l'interprétation des résultats.

Ce projet explore des modèles innovants de réseaux d'ordre supérieur, permettant d'analyser des structures relationnelles complexes au-delà des graphes classiques. Il propose des outils pour modéliser et simuler des interactions multi-niveaux, utiles en physique théorique, en biologie des systèmes ou en sciences sociales. Les expérimentations visent à valider des hypothèses sur les dynamiques émergentes dans ces réseaux.

MetExplore Database est une base de données relationnelle dédiée à l'exploration des réseaux métaboliques. Elle stocke des modèles biologiques, des références de bases de données et des contextes publics pour les métabolites et réactions. Utilisée principalement par des chercheurs et développeurs en bioinformatique, elle permet de tester et valider des outils d'analyse métabolomique dans un environnement contrôlé.

Outil dédié à l'exploration et à la reconstruction interactive de réseaux complexes. Permet de visualiser et manipuler des graphes en temps réel, en guidant l'utilisateur dans l'analyse progressive des connexions entre nœuds. Idéal pour les scientifiques, chercheurs ou analystes travaillant sur des données relationnelles nécessitant une approche itérative et visuelle.

Ce projet permet d'analyser des réseaux complexes en filtrant les liens faibles pour renforcer la structure communautaire. Il facilite la détection de groupes cohérents dans des graphes, comme des réseaux sociaux ou des collaborations scientifiques. L'outil est utilisé pour étudier les interactions entre entités et améliorer la compréhension des dynamiques de groupe. Il s'appuie sur des algorithmes de partitionnement de graphes pour optimiser l'analyse des données relationnelles.

Outil dédié à l'analyse et à la modélisation de réseaux et de graphes à partir de données relationnelles. Permet d'extraire des statistiques sur les interactions entre entités et de générer des visualisations pour faciliter l'interprétation des structures complexes. Utilisé pour étudier des dynamiques sociales, des réseaux de collaboration ou des flux d'information.

GoGraphML est une bibliothèque Go dédiée à la création, la manipulation et la sérialisation de graphes au format GraphML. Elle permet d'associer des données fonctionnelles à chaque élément d'un graphe (nœuds, arêtes, graphes) pour enrichir les modèles de réseaux complexes. Utilisée pour représenter des structures directionnelles ou non, elle facilite l'analyse de données relationnelles comme les réseaux neuronaux ou les systèmes interconnectés.

Ce projet permet d'analyser et de modéliser des relations bidirectionnelles entre entités à partir de données structurées. Il facilite la compréhension des interactions complexes dans des réseaux, comme les flux logistiques, les relations sociales ou les systèmes biologiques. L'outil génère des visualisations et des métriques pour identifier des motifs, optimiser des processus ou simuler des scénarios dynamiques. Il s'adresse aux chercheurs, ingénieurs ou analystes travaillant sur des données relationnelles.

Sparsi est un outil permettant de visualiser et d'analyser des réseaux complexes, grâce à des algorithmes de détection de communautés et de mise en page. Il est basé sur des bibliothèques telles que Graphology, Sigma et Bulma, et permet de représenter de manière intuitive et interactive des données relationnelles.