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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Vignatti, André Luís | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Danielewicz, Georgea | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-22T00:33:12Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-22T00:33:12Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-06-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-06-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/1884/45061 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/45061 | - |
Descrição: dc.description | Orientador : André Luís Vignatti | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 28/07/2016 | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências : f. 41-42 | - |
Descrição: dc.description | Área de concentração: Ciência da computação | - |
Descrição: dc.description | Resumo: As redes sociais são uma maneira de descrever as interações sociais em um grupo ou comunidade. Podem ser modeladas por meio de grafos, em que um vértice corresponde a uma pessoa, e uma aresta representa alguma forma de associação entre duas pessoas [Hasan e Zaki, 2011]. As redes sociais são objetos altamente dinâmicos, elas crescem e mudam rapidamente ao longo do tempo devido à adição e exclusão de vértices e arestas. Compreender os mecanismos pelos quais estas estruturas sociais evoluem é uma questão fundamental, ainda não bem compreendida, e que constitui a motivação para este projeto. Mais especificamente, a pesquisa se dedica ao problema da predição de laços sociais: dado um snapshot de uma rede social em tempo t0, busca-se prever com precisão as arestas que serão adicionados à rede em um determinado momento t futuro, tal que t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. As soluções estudadas se dividem em dois grupos principais: predição de laço supervisionada e a predição de laço não supervisionada. A predição de laço supervisionada envolve técnicas de aprendizado de máquina como a extração de características e algoritmos de classificação [Zhang e Yu, 2011]. A predição não supervisionada busca de calcular métricas baseadas nas características topológicas do grafo [Hasan e Zaki, 2011]. Com base no segundo paradigma, e a partir do estudo de modelos de geração de grafos, é proposta como contribuição uma métrica para calcular a probabilidade de formação de arestas entre dois vértices específica para grafos com distribuição de grau Lei de Potência. Palavras-chave: redes sociais, predição de laço, modelo de geração de grafo. | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Social networks are a popular way to model the interactions among people in a group or community. They can be visualized as graphs, where a vertex corresponds to a person in some group and an edge represents some form of association between the corresponding persons [Hasan e Zaki, 2011]. Social networks are very dynamic, since new edges and vertices are added to the graph over time. Understanding the dynamics that drive the evolution of social networks is a complex problem, yet to be fully understood, and which comprises the motivation of this project. A basic computational problem underlying social-network evolution is the linkprediction problem: given a snapshot of a social network at time t, we seek to accurately predict the edges that will be added to the network during the interval from time t to a given future time t0, considering t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. Most works in this field branch into two main groups: supervised and unsupervised link prediction. Supervised link prediction models have two important components: feature extraction and classification [Zhang e Yu, 2011]. Unsupervised link prediction calculates metrics based on features which are extracted from the graph topology, some works develop a graph evolution model [Hasan e Zaki, 2011]. Based on unsupervised link prediction concepts, mainly on graph generation models, we propose a link prediction metric, which is specific to power-law graphs. Keywords: social networks, link prediction, graph generation model. | - |
Formato: dc.format | 46 f. : il. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Relação: dc.relation | Disponível em formato digital | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teoria dos grafos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teses | - |
Título: dc.title | Análise de uma métrica alternativa para predição de laços sociais em grafos lei de potência | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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