Análise de uma métrica alternativa para predição de laços sociais em grafos lei de potência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Danielewicz, Georgea
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/45061
Resumo: Orientador : André Luís Vignatti
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaVignatti, André Luís, 1982-Danielewicz, Georgea2022-12-12T17:25:25Z2022-12-12T17:25:25Z2016https://hdl.handle.net/1884/45061Orientador : André Luís VignattiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 28/07/2016Inclui referências : f. 41-42Área de concentração: Ciência da computaçãoResumo: As redes sociais são uma maneira de descrever as interações sociais em um grupo ou comunidade. Podem ser modeladas por meio de grafos, em que um vértice corresponde a uma pessoa, e uma aresta representa alguma forma de associação entre duas pessoas [Hasan e Zaki, 2011]. As redes sociais são objetos altamente dinâmicos, elas crescem e mudam rapidamente ao longo do tempo devido à adição e exclusão de vértices e arestas. Compreender os mecanismos pelos quais estas estruturas sociais evoluem é uma questão fundamental, ainda não bem compreendida, e que constitui a motivação para este projeto. Mais especificamente, a pesquisa se dedica ao problema da predição de laços sociais: dado um snapshot de uma rede social em tempo t0, busca-se prever com precisão as arestas que serão adicionados à rede em um determinado momento t futuro, tal que t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. As soluções estudadas se dividem em dois grupos principais: predição de laço supervisionada e a predição de laço não supervisionada. A predição de laço supervisionada envolve técnicas de aprendizado de máquina como a extração de características e algoritmos de classificação [Zhang e Yu, 2011]. A predição não supervisionada busca de calcular métricas baseadas nas características topológicas do grafo [Hasan e Zaki, 2011]. Com base no segundo paradigma, e a partir do estudo de modelos de geração de grafos, é proposta como contribuição uma métrica para calcular a probabilidade de formação de arestas entre dois vértices específica para grafos com distribuição de grau Lei de Potência.Abstract: Social networks are a popular way to model the interactions among people in a group or community. They can be visualized as graphs, where a vertex corresponds to a person in some group and an edge represents some form of association between the corresponding persons [Hasan e Zaki, 2011]. Social networks are very dynamic, since new edges and vertices are added to the graph over time. Understanding the dynamics that drive the evolution of social networks is a complex problem, yet to be fully understood, and which comprises the motivation of this project. A basic computational problem underlying social-network evolution is the linkprediction problem: given a snapshot of a social network at time t, we seek to accurately predict the edges that will be added to the network during the interval from time t to a given future time t0, considering t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. Most works in this field branch into two main groups: supervised and unsupervised link prediction. Supervised link prediction models have two important components: feature extraction and classification [Zhang e Yu, 2011]. Unsupervised link prediction calculates metrics based on features which are extracted from the graph topology, some works develop a graph evolution model [Hasan e Zaki, 2011]. Based on unsupervised link prediction concepts, mainly on graph generation models, we propose a link prediction metric, which is specific to power-law graphs.46 f. : il.application/pdfDisponível em formato digitalCiência da computaçãoTeoria dos grafosTesesAnálise de uma métrica alternativa para predição de laços sociais 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 - GEORGEA DANIELEWICZ.pdfapplication/pdf1705567https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45061/1/R%20-%20D%20-%20GEORGEA%20DANIELEWICZ.pdf1a5d51659d81e76f7170eab1abb35b60MD51open accessTEXTR - D - GEORGEA DANIELEWICZ.pdf.txtExtracted Texttext/plain115056https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45061/2/R%20-%20D%20-%20GEORGEA%20DANIELEWICZ.pdf.txt118519fa49db985a96e4c5084058ab7dMD52open accessTHUMBNAILR - D - GEORGEA DANIELEWICZ.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1137https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45061/3/R%20-%20D%20-%20GEORGEA%20DANIELEWICZ.pdf.jpg526f2d702715e2fe2c64e801e11206c0MD53open access1884/450612022-12-12 14:25:25.663open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/45061Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-12-12T17:25:25Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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