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
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- PDF de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
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: 11 mar. 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 mar. 11 ] 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 mar. 11 ] 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
- Neural network-based velocity control for dynamic obstacle avoidance in legged robots
- A vision-based shared-control teleoperation scheme for controlling the robotic arm of a four-legged robot
- Autonomous UAV flight navigation in confined spaces: a reinforcement learning approach
- 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).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
