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Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades (2013)

  • Autores:
  • Autor USP: REBAZA, JORGE CARLOS VALVERDE - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Assuntos: REDES COMPLEXAS; MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL RELACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Palavras-chave do autor: Community detection; Complex netwoprks; Detecção de comunidades; Link prediction; Predição de links; Redes complexas
  • Idioma: Português
  • Resumo: Diferentes sistemas do mundo real podem ser representados por redes. As redes são estruturas nas quais seus vértices (nós) representam entidades e links representam relações entre essas entidades. Além disso, as redes caracterizam-se por ser estruturas dinâmicas, o que implica na rápida aparição e desaparição de entidades e seus relacionamentos. Nesse cenário, um dos problemas importantes a serem enfrentados no contexto das redes, é da predição de links, isto é, prever a ocorrência futura de um link ainda não existente entre dois vértices com base nas informações já existentes. A importância da predição de links deve-se ao fato de ter aplicações na recuperação de informação, identificação de interações espúrias e, ainda, na avaliação de mecanismos de evolução das redes. Para enfrentar o problema da predição de links, a maioria dos métodos utiliza informações da vizinhança topológica das redes para atribuir um valor que represente a probabilidade de conexão futura entre um par de vértices analisados. No entanto, recentemente têm aparecido métodos híbridos, caracterizados por usar outras informações além da vizinhança topológica, sendo as informações das comunidades as normalmente usadas, isso, devido ao fato que, ao serem grupos de vértices densamente ligados entre si e esparsamente ligados com vértices de outros grupos, fornecem informações que podem ser úteis para determinar o comportamento futuro das redes. Assim, neste trabalho são apresentadas duas propostas na linha dosmétodos baseados nas informações das comunidades para predição de links. A primeira proposta consiste em um novo índice de similaridade que usa as informações dos vértices pertencentes a mesma comunidade na vizinhança de um par de vértices analisados, bem como as informações dos vértices pertencentes a diferentes comunidades nessa mesma vizinhança. A segunda proposta consiste de um conjunto de índices obtidos a partir da reformulação de algumas propostas já existentes, porém, inserindo neles informações dos vértices pertencentes unicamente à mesma comunidade na vizinhança topológica de um par de vértices analisados. Experimentos realizados em dez redes complexas de diferentes domínios demonstraram que, em geral, os índices propostos obtiveram desempenho superior às abordagens usuais
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 27.03.2013
  • Acesso à fonte
    Como citar
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    • ABNT

      REBAZA, Jorge Carlos Valverde; LOPES, Alneu de Andrade. Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades. 2013.Universidade de São Paulo, Sã£o Carlos, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05062013-104308/ >.
    • APA

      Rebaza, J. C. V., & Lopes, A. de A. (2013). Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades. Universidade de São Paulo, Sã£o Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05062013-104308/
    • NLM

      Rebaza JCV, Lopes A de A. Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05062013-104308/
    • Vancouver

      Rebaza JCV, Lopes A de A. Predição de links em redes complexas utilizando informações de estruturas de comunidades [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-05062013-104308/

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