Predição de Medidas em Redes Complexas com Aprendizagem de Máquina (2024)
- Authors:
- Autor USP: NEGRI, JULIANO DECICO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2024.tde-09082024-135531
- Subjects: REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Centrality measures; Complex networks; Machine learning; Medidas de centralidade
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O estudo das redes complexas evoluiu com a criação de diversas métricas para análises das características das redes e dos respectivos vértices. Entretanto, com o maior volume de dados disponíveis, limites à escalabilidade dos algoritmos atuais para cálculo de medidas em redes se tornaram um gargalo para o estudo das redes. Por esse motivo, a literatura evolui com a criação de aproximações para esses algoritmos. Recentemente, conforme as técnicas de aprendizagem de máquina se tornaram o estado da arte em diversas aplicações referentes às redes complexas, o seu uso para aproximações de medidas foi testado na literatura, mas ainda é limitado. O objetivo deste projeto é avaliar a aplicação de modelos de aprendizagem de máquina para aproximação de medidas de centralidade em termos de qualidade de predição e de generalização da aplicação dos modelos, levando em consideração conjunto de dados de redes com diferentes distribuições.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 07.06.2024
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NEGRI, Juliano Decico. Predição de Medidas em Redes Complexas com Aprendizagem de Máquina. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-135531/. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Negri, J. D. (2024). Predição de Medidas em Redes Complexas com Aprendizagem de Máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-135531/ -
NLM
Negri JD. Predição de Medidas em Redes Complexas com Aprendizagem de Máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-135531/ -
Vancouver
Negri JD. Predição de Medidas em Redes Complexas com Aprendizagem de Máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-135531/ - Optimizing grasping in legged robots: a deep learning approach to loco-manipulation
- Autonomous UAV flight navigation in confined spaces: a reinforcement learning approach
- A vision-based shared-control teleoperation scheme for controlling the robotic arm of a four-legged robot
- Neural network-based velocity control for dynamic obstacle avoidance in legged robots
- Optimizing inner force control loop for PMLSM using reinforcement learning
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
