Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Elisandra Aparecida Alves da
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01062011-142033/
Resumo: Predição de Links é uma área de pesquisa importante no contexto de Análise de Redes Sociais tendo em vista que predizer sua evolução é um mecanismo útil para melhorar e propiciar a comunicação entre usuários. Nas redes de coautoria isso pode ser utilizado para recomendação de usuários com interesses de pesquisa comuns. Este trabalho propõe um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria, sendo considerada a definição de métodos para as seguintes tarefas identificadas: seleção de dados, determinação de novos links e avaliação dos resultados. Para seleção de dados definiu-se um sensor fuzzy baseado em atributos dos nós. O uso de composições fuzzy foi considerado para determinação de novos links _ponderados_ entre dois autores, adotando-se não apenas atributos dos nós, mas também a combinação de atributos de outros links observados. O link ponderado é denominado _qualidade da relação_ e é obtido pelo uso de propriedades estruturais da rede. Para avaliação dos resultados foi proposta a curva ROC fuzzy, que permite explorar os pesos dos links não apenas para ordenação dos exemplos.
id USP_a4fb12017e9efc9c83b6cd4b32316839
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-01062011-142033
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.Proposal of a systematic process based on non-dichotomic metrics for evaluation of link prediction in co-authorship networks.Fuzzy set theoryLink predictionPredição de linksRedes sociaisSocial networksTeoria de conjuntos fuzzyPredição de Links é uma área de pesquisa importante no contexto de Análise de Redes Sociais tendo em vista que predizer sua evolução é um mecanismo útil para melhorar e propiciar a comunicação entre usuários. Nas redes de coautoria isso pode ser utilizado para recomendação de usuários com interesses de pesquisa comuns. Este trabalho propõe um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria, sendo considerada a definição de métodos para as seguintes tarefas identificadas: seleção de dados, determinação de novos links e avaliação dos resultados. Para seleção de dados definiu-se um sensor fuzzy baseado em atributos dos nós. O uso de composições fuzzy foi considerado para determinação de novos links _ponderados_ entre dois autores, adotando-se não apenas atributos dos nós, mas também a combinação de atributos de outros links observados. O link ponderado é denominado _qualidade da relação_ e é obtido pelo uso de propriedades estruturais da rede. Para avaliação dos resultados foi proposta a curva ROC fuzzy, que permite explorar os pesos dos links não apenas para ordenação dos exemplos.Link prediction is an important research line in the Social Network Analysis context, as predicting the evolution of such nets is a useful mechanism to improve and encourage communication among users. In co-authorship networks, it can be used for recommending users with common research interests. This work proposes a systematic process based on non-dichotomic metrics for evaluation of link prediction in co-authorship networks considering the definition of methods for the following tasks: data selection, new link determination and result evaluation. Fuzzy sensor based on node attributes is adopted for data selection. Fuzzy compositions are used to predict new link weights between two authors, adopting not only attributes nodes, but also the combination of attributes of other observed links. The link weight called _relation quality_ is obtained by using structural features of the social network. The fuzzy roc curve is used for results evaluation, allowing us to consider the weights of the links and not only the ordering of examples.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAndrade, Marco Túlio Carvalho deSilva, Elisandra Aparecida Alves da2011-03-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01062011-142033/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:29Zoai:teses.usp.br:tde-01062011-142033Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
Proposal of a systematic process based on non-dichotomic metrics for evaluation of link prediction in co-authorship networks.
title Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
spellingShingle Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
Silva, Elisandra Aparecida Alves da
Fuzzy set theory
Link prediction
Predição de links
Redes sociais
Social networks
Teoria de conjuntos fuzzy
title_short Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
title_full Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
title_fullStr Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
title_full_unstemmed Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
title_sort Proposta de um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria.
author Silva, Elisandra Aparecida Alves da
author_facet Silva, Elisandra Aparecida Alves da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Andrade, Marco Túlio Carvalho de
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Elisandra Aparecida Alves da
dc.subject.por.fl_str_mv Fuzzy set theory
Link prediction
Predição de links
Redes sociais
Social networks
Teoria de conjuntos fuzzy
topic Fuzzy set theory
Link prediction
Predição de links
Redes sociais
Social networks
Teoria de conjuntos fuzzy
description Predição de Links é uma área de pesquisa importante no contexto de Análise de Redes Sociais tendo em vista que predizer sua evolução é um mecanismo útil para melhorar e propiciar a comunicação entre usuários. Nas redes de coautoria isso pode ser utilizado para recomendação de usuários com interesses de pesquisa comuns. Este trabalho propõe um processo sistemático baseado em métricas não-dicotômicas para avaliação de predição de links em redes de coautoria, sendo considerada a definição de métodos para as seguintes tarefas identificadas: seleção de dados, determinação de novos links e avaliação dos resultados. Para seleção de dados definiu-se um sensor fuzzy baseado em atributos dos nós. O uso de composições fuzzy foi considerado para determinação de novos links _ponderados_ entre dois autores, adotando-se não apenas atributos dos nós, mas também a combinação de atributos de outros links observados. O link ponderado é denominado _qualidade da relação_ e é obtido pelo uso de propriedades estruturais da rede. Para avaliação dos resultados foi proposta a curva ROC fuzzy, que permite explorar os pesos dos links não apenas para ordenação dos exemplos.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-03-17
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01062011-142033/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01062011-142033/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256577543766016

Registros relacionados