Análise comparativa de métricas topológicas em redes de coautoria para o problema de predição de links

• Autor(a) principal: COELHO, Mariana Magalhães de Mattos
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: JUSTEL, Cláudia Marcela
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional de Geociências - RIGEO
• Texto Completo: https://rigeo.cprm.gov.br/handle/doc/23428
• topic: Análise de redes sociais; Predição de links; Aplicações de grafos; Social network analysis; Link prediction; Graph applications

RESUMO: O problema denominado predição de links consiste em estimar o surgimento de arestas entre nós de um grafo que representa uma rede de elementos interligados (e.g., uma rede de coautoria cujos vértices e arestas representam, respectivamente, os autores e as publicações entre eles). Diversas abordagens para resolver esse problema foram propostas nos últimos anos. Dentre as diferentes abordagens existentes, neste trabalho consideramos a abordagem topológica, para a qual foram definidas diferentes métricas. O objetivo deste trabalho é comparar quatro métricas topológicas por meio de experimentos em uma rede de coautoria. Apresentamos os resultados e as conclusões obtidas a partir dos experimentos executados em uma rede real desenvolvida por alunos participantes do projeto de pesquisa Algoritmos em Grafos. ABSTRACT: The link prediction problem consists in estimating the appearance of edges between nodes of graphs representing a network of interconnected elements (e.g. a co-authorship network whose vertices and edges represent, respectively, the authors and the publications between them). In the last years, several approaches to solve this problem were proposed. Among them, one line of work is considering the topology of the network. This paper is about different metrics used to solve the topological approach of the link prediction problem. Our goal is to compare 4 different metrics by conducting experiments in a collaboration network. We present the results and conclusions obtained with the experiments for a real network developed by students, working in the research project Graph Algorithms.