Deteção e caracterização de Comunidades em Redes de Telecomunicações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Diogo Afonso Carocho de Sousa
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/38387
Resumo: Relatório de estágio de mestrado, Estatistica e Investigação Operacional (Investigação Operacional)Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018
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spelling Deteção e caracterização de Comunidades em Redes de TelecomunicaçõesRedes sociaisComunidadesCliqueTelecomunicaçõesRelatórios de estágio de mestrado - 2019Departamento de Estatística e Investigação OperacionalRelatório de estágio de mestrado, Estatistica e Investigação Operacional (Investigação Operacional)Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018A deteção de comunidades no contexto da Análise de Redes Sociais (ARS) é hoje fundamental no desenvolvimento de novas oportunidades de negócio, consistindo a presente investigação no estudo da aplicação do algoritmo ComTector para esse efeito. Partindo da base conceptual da teoria dos Grafos e da ARS, recorreu-se a dados de comunicações telefónicas entre clientes de um operador nacional, denominados empresarialmente por dados de tráfego, que foram preparados e executados pelo algoritmo ComTector. Na preparação dos dados incluiu-se temas, tais como, redução da amostra real através de uma análise de outliers e amostragem de grafos. Através de aplicação de medidas de ARS, classificaram-se as comunidades produzidas pelo algoritmo e os seus clientes, de modo a perceber a sua relevância na comunidade. A investigação comprovou fatores de aplicação prática como o facto dos clientes da companhia de telecomunicações terem maior probabilidade de influenciar os restantes clientes da comunidade a que pertencem do que os clientes fora dela. Adicionalmente, como forma de perspetivar novas evoluções na identificação de comunidades recorrendo ao algoritmo ComTector, identificaram-se oportunidades para desenvolver novas investigações do tema, com base em amostragem de grafos e um aprofundamento da análise de ações pontuais de um cliente e dos consequentes impactos na comunidade a que pertence.The detection of communities in the context of Social Network Analysis (SNA) is fundamental in the development of new business opportunities. The present research presents a study of the application of the ComTector algorithm for this purpose. Based on the conceptual basis of Graphs Theory and SNA metrics, the data studied is related to telephone communications between clients of a Portuguese telecommunications company, denominated by traffic data, which are prepared and executed by the ComTector algorithm. The data preparation includes topics, such as, reduction of the real sample through outlier analysis and graph sampling. Through the application of SNA metrics, the communities produced by the algorithm and its clients are classified to perceive their relevance in the community. The research shows that clients are more likely to influence the remaining clients of their community than clients outside of it. Additionally, to prospect new evolutions in the identification of communities using the algorithm ComTector, this research identifies the importance of developing new investigations based on graph sampling and a deepening of the analysis of certain actions of a client and of the possible impacts in the community to which he belongs.Telhada, João Miguel Paixão, 1971-Antunes, Marília Cristina de Sousa, 1969-Repositório da Universidade de LisboaCosta, Diogo Afonso Carocho de Sousa2019-05-23T10:44:06Z201820182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/38387TID:202259757pormetadata only accessinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:36:07Zoai:repositorio.ul.pt:10451/38387Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:52:12.235777Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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