Identificação de propagadores influentes em redes complexas

• Autor(a) principal: André Luiz Barbieri
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/T.55.2022.tde-01042022-111750

Esta monografia apresenta um estudo de acessibilidade e dinâmicas de propagação de redes reais e artificiais. A teoria das redes complexas tem sido amplamente utilizada para se modelar sistemas reais. Identificar os propagadores mais influentes nas redes é importante para controlar e entender as capacidades de propagação do sistema, bem como para garantir uma difusão de informação eficiente, como na dinâmica de rumor. Trabalhos recentes têm sugerido que a identificação de propagadores de influentes não é independente da dinâmica a ser estudada. Por exemplo, os propagadores de doença chaves pode não ser necessariamente assim, quando se trata de analisar contágio social ou propagação de rumor. Além disso, demonstrou-se que diferentes métricas (grau, coreness, etc.) podem identificar diferentes nós influentes mesmo para os mesmos processos dinâmicos com diversos graus de precisão. Neste trabalho, vamos investigar como medidas de centralidade se correlacionam com as capacidades de propagar doenças e rumores dos vértices que constituem as diferentes redes sintética e do mundo real (ambas espaciais e não-espaciais). Propomos também uma generalização da acessibilidade de caminhada aleatória como uma nova medida de centralidade, e derivar expressões analíticas desta última medida para simples configurações de rede. Nossos resultados mostram que, para redes não-espaciais, as centralidades k-core e grau são mais correlacionada com a epidemia, enquanto o grau médio da vizinhança e as medidas de proximidade e acessibilidade são mais relacionados à dinâmica de rumor. Pelo contrário, para as redes espaciais, a medida de acessibilidade supera o restante das medidas de centralidade em quase todos os casos, independentemente do tipo de dinâmica considerada. Portanto, uma consequência importante da nossa análise é que estudos anteriores realizados em redes aleatórias sintéticas não podem ser generalizados para o caso de redes espaciais.