Predição temporal de links baseada na evolução de tríades

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MELO, Hugo Neiva de
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300000bxpn
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/20829
Resumo: Atualmente, com o crescimento da área de inteligência artificial e devido à necessidade do estudo das redes sociais no mundo virtual, ficou em evidência a importância da análise dessas redes. Existem vários tipos de problemas que podem ser levantados nesse sentido, entre eles, o problema de Predição de Links dentro de uma rede social, tarefa associada à Análise de Redes Sociais. Atualmente as abordagens buscam observar algum tipo de padrão na rede, sendo esses padrões estruturais, de similaridades entre os indivíduos, estatísticos, até modelos mais complexos, como padrões temporais. Este trabalho tem como objetivo propor uma nova metodologia temporal, chamada de Predição Temporal de Links baseada na Evolução de Tríades, de modo a prover uma solução mais satisfatória e computacionalmente viável para o problema de Predição de Links. Para isto, foi criado um novo modelo temporal de dados, chamado de Tensor de Transições de Tríades, que serve de base para o cálculo de modelos de predição temporal estatística de séries temporais. Este modelo foi concebido a partir da análise das principais abordagens vistas na literatura e identificação das suas vantagens e limitações. Os resultados obtidos mostraram que, em relação às abordagens de trabalhos relacionados, houve uma considerável melhora na qualidade da predição ao utilizar o modelo criado.
id UFPE_ab7690fadca50801cdc9c2eb79ec5f37
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/20829
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling MELO, Hugo Neiva dehttp://lattes.cnpq.br/5082207646953731http://lattes.cnpq.br/2984888073123287PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante2017-08-23T13:07:27Z2017-08-23T13:07:27Z2016-08-25https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/20829ark:/64986/001300000bxpnAtualmente, com o crescimento da área de inteligência artificial e devido à necessidade do estudo das redes sociais no mundo virtual, ficou em evidência a importância da análise dessas redes. Existem vários tipos de problemas que podem ser levantados nesse sentido, entre eles, o problema de Predição de Links dentro de uma rede social, tarefa associada à Análise de Redes Sociais. Atualmente as abordagens buscam observar algum tipo de padrão na rede, sendo esses padrões estruturais, de similaridades entre os indivíduos, estatísticos, até modelos mais complexos, como padrões temporais. Este trabalho tem como objetivo propor uma nova metodologia temporal, chamada de Predição Temporal de Links baseada na Evolução de Tríades, de modo a prover uma solução mais satisfatória e computacionalmente viável para o problema de Predição de Links. Para isto, foi criado um novo modelo temporal de dados, chamado de Tensor de Transições de Tríades, que serve de base para o cálculo de modelos de predição temporal estatística de séries temporais. Este modelo foi concebido a partir da análise das principais abordagens vistas na literatura e identificação das suas vantagens e limitações. Os resultados obtidos mostraram que, em relação às abordagens de trabalhos relacionados, houve uma considerável melhora na qualidade da predição ao utilizar o modelo criado.Nowadays, with the development of artificial intelligence and the need to study virtual social networks, the importance of the analysis of such networks has grown. There are many problems that arise when studying these networks, including the Link Prediction problem in a social network, a task associated with Social Network Analysis. The current state-of-the-art on Link Prediction seeks to find a hidden pattern in the network, including structural patterns, similarities and statistical characteristics and evolving to more complex models, like temporal patterns. This work aims to create a new temporal method, called Temporal Link Prediction based on Triads Evolution, which provides a more satisfactory and efficient solution for the Link Prediction problem. To achieve this goal, a new temporal data model, the Triad Transition Tensor, was created and used as a source to compute temporal forecasting statistic models based on time series. This method was conceived from a wide analysis of the state-of-the-art of the Link Prediction methods and identifying it’s advantages and limitations. The results in this work show that, compared to other methods found in related works, there was a considerable improvement in the quality of the predictions when using the proposed method.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInteligência ComputacionalAnálise de Redes SociaisPredição Temporal de LinksTensor de Transições de TríadesPrediçãoTemporalPredição temporal de links baseada na evolução de tríadesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf.jpgDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1239https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdf.jpg0e1ecff7fbd7e36ae1366cc1304fcfc4MD55ORIGINALDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdfDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdfapplication/pdf1798343https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdfd102a68753cda64d92a83e2e985901d8MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82311https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/3/license.txt4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08MD53TEXTDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf.txtDissertação Mestrado - Hugo Melo.pdf.txtExtracted texttext/plain265045https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/4/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdf.txte3e1c7a0a8c251ab62b914f1ee0dcfb3MD54123456789/208292019-10-25 07:57:57.383oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T10:57:57Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
title Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
spellingShingle Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
MELO, Hugo Neiva de
Inteligência Computacional
Análise de Redes Sociais
Predição Temporal de Links
Tensor de Transições de Tríades
PrediçãoTemporal
title_short Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
title_full Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
title_fullStr Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
title_full_unstemmed Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
title_sort Predição temporal de links baseada na evolução de tríades
author MELO, Hugo Neiva de
author_facet MELO, Hugo Neiva de
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5082207646953731
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2984888073123287
dc.contributor.author.fl_str_mv MELO, Hugo Neiva de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante
contributor_str_mv PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência Computacional
Análise de Redes Sociais
Predição Temporal de Links
Tensor de Transições de Tríades
PrediçãoTemporal
topic Inteligência Computacional
Análise de Redes Sociais
Predição Temporal de Links
Tensor de Transições de Tríades
PrediçãoTemporal
description Atualmente, com o crescimento da área de inteligência artificial e devido à necessidade do estudo das redes sociais no mundo virtual, ficou em evidência a importância da análise dessas redes. Existem vários tipos de problemas que podem ser levantados nesse sentido, entre eles, o problema de Predição de Links dentro de uma rede social, tarefa associada à Análise de Redes Sociais. Atualmente as abordagens buscam observar algum tipo de padrão na rede, sendo esses padrões estruturais, de similaridades entre os indivíduos, estatísticos, até modelos mais complexos, como padrões temporais. Este trabalho tem como objetivo propor uma nova metodologia temporal, chamada de Predição Temporal de Links baseada na Evolução de Tríades, de modo a prover uma solução mais satisfatória e computacionalmente viável para o problema de Predição de Links. Para isto, foi criado um novo modelo temporal de dados, chamado de Tensor de Transições de Tríades, que serve de base para o cálculo de modelos de predição temporal estatística de séries temporais. Este modelo foi concebido a partir da análise das principais abordagens vistas na literatura e identificação das suas vantagens e limitações. Os resultados obtidos mostraram que, em relação às abordagens de trabalhos relacionados, houve uma considerável melhora na qualidade da predição ao utilizar o modelo criado.
publishDate 2016
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-08-25
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-08-23T13:07:27Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-08-23T13:07:27Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/20829
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/64986/001300000bxpn
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/20829
identifier_str_mv ark:/64986/001300000bxpn
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/20829/4/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Mestrado%20-%20Hugo%20Melo.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 0e1ecff7fbd7e36ae1366cc1304fcfc4
d102a68753cda64d92a83e2e985901d8
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08
e3e1c7a0a8c251ab62b914f1ee0dcfb3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1815172783507767296