Maximização de influência em grafos lei de potência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Melo, Renato Silva de
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1884/44139
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Renato José da Silva Carmo
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spelling Melo, Renato Silva deVignatti, André LuísUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaCarmo, Renato Jose da Silva, 1965-2017-06-02T16:42:56Z2017-06-02T16:42:56Z2016http://hdl.handle.net/1884/44139Orientador : Prof. Dr. Renato José da Silva CarmoCoorientador : Prof. Dr. André Luís VignattiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 20/05/2016Inclui referências : f. 63-65Resumo: O problema de maximização de influência em redes sociais, procura pelos vértices que permitam espalhar uma informação para o maior número possível de membros da rede.Um algoritmo guloso proposto por Kempe et al. [19], que escolhe iterativamente os vértices de maior influência, encontra um conjunto resposta cujo alcance da influência é pelo menos1 ? 1/e do ótimo. Mas esta abordagem possui alguns agravantes que comprometem o tempo de execução do algoritmo. Nesta dissertação propomos uma melhoria para o algoritmo guloso de Kempe et al. [19] com foco no tempo de execução deste sobre grafos de lei de potência. A melhoria consiste em fazer uma seleção prévia dos vértices mais promissores. Verificamos por meio de análise experimental que esta pré-seleção reduz expressivamente o tempo de execução, além de manter a qualidade da solução compatível com a do algoritmo guloso de Kempe et al. [19]. A otimização por pré-seleção utiliza propriedades presentes em grafos de lei de potência, explorando a relação de influência social com a distribuição de graus. Esta abordagem reduz em até 58%o tempo de execução do algoritmo Celf [22], que é uma das otimizações mais conhecidas do procedimento deKempe et al. [19].Abstract: The influence maximization problem in social networks, asks for the nodes that allow tospread a information for the highest number of members. A greedy algorithm proposed byKempe et al. [19], that choose iteratively the members of greatest influence, find a solutionset whose the reach of influence is at least 1?1/e of the optimum. But some aggravatinghave affecting the runtime of this approach. In this work we propose improvements forthe algorithm of Kempe et al. [19], with focus on the runtime in power law graphs. Theimprovement consists in make a previous selection of most promising nodes. We haveverified by experimental analysis that this pre selection reduces significantly the runtime,in addition maintaining a quality compatible with the greedy algorithm of Kempe etal. [19]. The optimization by pre selection uses properties present in power law graphs,by exploring the relationship between social influence and the degree distribution. Besides,this approach reduces the runtime of Celf [22] algorithm by up to 58%, which is one ofthe most known optimizations of the algorithm of Kempe et al. [19].95 f. : il.application/pdfDisponível em formato digitalCiência da computaçãoTeoria dos grafosAlgoritmosTesesMaximização de influência em grafos lei de potênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RENATO SILVA DE MELO.pdfapplication/pdf1021754https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44139/1/R%20-%20D%20-%20RENATO%20SILVA%20DE%20MELO.pdf1eab2cbecbcc0cd74cc5ab1d9a564dd3MD51open accessTEXTR - D - RENATO SILVA DE MELO.pdf.txtExtracted Texttext/plain141761https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44139/2/R%20-%20D%20-%20RENATO%20SILVA%20DE%20MELO.pdf.txt2011fdc74c6be90fe1acd75881850a77MD52open accessTHUMBNAILR - D - RENATO SILVA DE MELO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1175https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44139/3/R%20-%20D%20-%20RENATO%20SILVA%20DE%20MELO.pdf.jpg5b88f1da0c69030ccc7cc29795517477MD53open access1884/441392017-06-02 13:42:56.932open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/44139Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082017-06-02T16:42:56Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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