Predição de coautorias em redes sociais acadêmicas (2016)
- Authors:
- Autor USP: MARUYAMA, WILLIAM TAKAHIRO - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO; CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; REDES SOCIAIS
- Keywords: Academic Networks; Co-authorship Prediction; Coauthoring Networks; Link Prediction; Predição de Coautorias; Predição de Links; Redes Acadêmicas; Redes de Coautoria; Social Network Analysis
- Language: Português
- Abstract: Atualmente, as redes sociais estão ganhando cada vez mais destaque no dia-a-dia das pessoas. Nessas redes são estabelecidos diferentes relacionamentos entre entidades que compartilham alguma característica ou objetivo em comum. Diversas informações sobre a produção científica nacional podem ser encontradas na Plataforma Lattes, que é um sistema utilizado para o registro dos currículos dos pesquisadores no Brasil. A partir dessas informações é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam uma parceria na produção de uma publicação (coautoria) - um link. Na análise de redes sociais existe uma linha de pesquisa conhecida como predição de link ou de relacionamentos, que tem como objetivo identificar relacionamentos futuros. Essa tarefa pode favorecer a comunicação entre os usuários e otimizar o processo de produção científica identificando possíveis colaboradores. Este projeto analisou a influência de diferentes atributos encontrados na literatura e filtros de dados para prever relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas. Foi abordado dois tipos de problemas na predição de relacionamentos, o problema geral que analisa todos os possíveis relacionamentos de coautoria e o problema de novas coautoria que refere-se aos relacionamentos de coautorias inéditas na rede. Os resultados dos experimentos foram promissores para o problema geral de predição com a combinação de atributos e filtros utilizados. (continua)(continuação) Contudo, para o problema de novas coautorias, devido à sua maior complexidade, os resultados não foram tão bons. Os experimentos apresentados avaliaram diferentes estratégias e analisaram o custo e benefício de cada uma. Conclui-se que para lidar com o problema de predição de coautorias em redes sociais acadêmicas é necessário analisar as vantagens e desvantagens entre as estratégias, encontrando um equilíbrio entre a revocação da classe positiva e a acurácia geral
- Imprenta:
- Data da defesa: 28.03.2016
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ABNT
MARUYAMA, William Takahiro. Predição de coautorias em redes sociais acadêmicas . 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07052016-232625/. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Maruyama, W. T. (2016). Predição de coautorias em redes sociais acadêmicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07052016-232625/ -
NLM
Maruyama WT. Predição de coautorias em redes sociais acadêmicas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07052016-232625/ -
Vancouver
Maruyama WT. Predição de coautorias em redes sociais acadêmicas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07052016-232625/
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