Centralidade de tempo em grafos variantes no tempo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Eduardo Chinelate
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/391
Resumo: Atualmente, há um grande interesse em investigar a dinâmica em Grafos Variantes no Tempo (GVTs). Esses grafos contemplam a evolução temporal, tanto de nós, quanto de arestas. Nesse cenário, de maneira similar a grafos estáticos, o conceito de centralidade geralmente se refere a métricas que avaliam a importância relativa dos vértices. Entretanto, GVTs possibilitam a avaliação da importância dos instantes de tempo (ou estados) de um grafo ao longo de sua existência. Determinar instantes de tempo importantes nesse contexto pode ter aplicações práticas fortes, sendo particularmente úteis para definir melhores momentos para difusão, gerar modelos e prever o comportamento de GVTs. Neste trabalho, nós definimos Centralidade de Tempo em Grafos Variantes no Tempo. A centralidade de tempo avalia a importância relativa dos instantes de tempo. São apresentadas duas métricas de centralidade de tempo voltadas a processos de difusão de informação e uma métrica baseada na disposição das conexões da rede. As métricas foram avaliadas em um conjunto de dados real. Os resultados mostram que os instantes de tempo melhor classificados, de acordo com as métricas criadas, podem tornar o processo de difusão mais rápido e eficiente. Comparado com uma escolha aleatória, o processo de difusão iniciado nos instantes de tempo mais bem classificados pode ser até 2,5 vezes mais rápido, e também pode atingir praticamente o dobro do número de nós na rede em alguns casos.
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Entretanto, GVTs possibilitam a avaliação da importância dos instantes de tempo (ou estados) de um grafo ao longo de sua existência. Determinar instantes de tempo importantes nesse contexto pode ter aplicações práticas fortes, sendo particularmente úteis para definir melhores momentos para difusão, gerar modelos e prever o comportamento de GVTs. Neste trabalho, nós definimos Centralidade de Tempo em Grafos Variantes no Tempo. A centralidade de tempo avalia a importância relativa dos instantes de tempo. São apresentadas duas métricas de centralidade de tempo voltadas a processos de difusão de informação e uma métrica baseada na disposição das conexões da rede. As métricas foram avaliadas em um conjunto de dados real. Os resultados mostram que os instantes de tempo melhor classificados, de acordo com as métricas criadas, podem tornar o processo de difusão mais rápido e eficiente. Comparado com uma escolha aleatória, o processo de difusão iniciado nos instantes de tempo mais bem classificados pode ser até 2,5 vezes mais rápido, e também pode atingir praticamente o dobro do número de nós na rede em alguns casos.Currently, there is a great interest in investigating dynamics in Time-Varying Graphs (TVGs). These graphs contemplate the temporal evolution, both nodes and edges. In this scenario, similar to static graphs, centrality usually refers to metrics that assess the relative importance of vertices. However, in TVGs it is possible to assess the importance of time instants (or states) of a graph throughout its existence. Determining important time instants in this context may have strong practical applications and is particularly useful for defining best times to spread, generate models and predict the behavior of TVGs. In this paper, we define time centrality in Time-Varying Graphs. Time centrality evaluates the relative importance of time instants. We present two time centrality metrics focused on information dissemination processes and another based on layout of network connections.. We evaluate metrics we define relying in a real dataset from an hospital environment. Our results show that the best classified time instants, according to created metrics, can make a faster and more efficient diffusion process. Compared to a random choice, the diffusion process starting at best rated time instants can up to 2.5 times faster, and it also can reach almost double the number of nodes in the network in some cases.FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisporUniversidade Federal de Juiz de ForaPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoUFJFBrasilICE – Instituto de Ciências ExatasCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOGrafos Variantes no TempoProcesso de Difusão de InformaçãoCentralidade de TempoTime-Varying GraphsInformation Diffusion ProcessTime CentralityCentralidade de tempo em grafos variantes no tempoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTEXTeduardochinelatecosta.pdf.txteduardochinelatecosta.pdf.txtExtracted texttext/plain136797https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/391/3/eduardochinelatecosta.pdf.txt7825c4f8ebb5b6f79ed1120b43c68b4fMD53THUMBNAILeduardochinelatecosta.pdf.jpgeduardochinelatecosta.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1108https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/391/4/eduardochinelatecosta.pdf.jpgb0762c77f738d61e740913350690ec6aMD54ORIGINALeduardochinelatecosta.pdfeduardochinelatecosta.pdfapplication/pdf1021822https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/391/1/eduardochinelatecosta.pdfb72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/391/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52ufjf/3912019-11-07 11:09:32.125oai:hermes.cpd.ufjf.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-11-07T13:09:32Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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