A teoria das redes complexas é uma área relativamente nova da Ciência, inspirada por dados empíricos tais como os obtidos de interações biológicas e sociais. Esta área apresenta uma natureza altamente interdisciplinar, de modo que tem unido cientistas de diferentes áreas, tais como matemática, física, biologia, ciência computação, sociologia, epidemiologia e muitas outras. Um dos problemas fundamentais nessa área é entender como a organização de redes complexas influencia em processos dinâmicos, como sincronização, propagação de epidemias e falhas e ataques. Nessa dissertação, é apresentada uma análise da relação entre estrutura e robustez de redes complexas através da remoção de vértices. Para a aplicação deste estudo, foram adquiridas bases de dados de interações de proteínas de quatro espécies, Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster e Homo sapiens, como também mapas das malhas de rodovias de sete países, Brasil, Portugal, Polônia, Romênia, Austrália, Índia e África do Sul. Foi estudada a robustez dessas redes através de simulação de falhas e ataques, segundo uma dinâmica de remoção de vértices. Nesse caso, a variação na estrutura das redes devido a essa remoção foi quantificada pelas medidas do tamanho da maior componente conectado, do diâmetro e da média dos comprimentos dos menores caminhos. Ademais, foram utilizadas duas medidas para quantificar a robustez, isto é, a entropia da distribuição das conexões e entropia dinâmica, baseada em cadeias de Markov. Tais medidas foram aplicadas nas redes reais onde se verificou que as espécies mais complexas, como o homem e a mosca, apresentam as redes mais robustas. Com relação aos países, Romênia, Portugal e Brasil apresentam as malhas rodoviárias mais resistentes a perturbações. A correlação entre essas medidas de entropia e as medidas topológicas permitiu identificar que a média do grau dos vizinhos e o coeficiente da lei de potência da distribuição do número de conexões são as medidas que apresentam maior correlação com as medidas de entropia. Tal resultado sugere que a presença de conexões alternativas entre os vizinhos dos vértices removidos favorece a resiliência das redes, pois tendem a minimizar as perturbações causadas pelas remoções. No caso das malhas rodoviárias, foi proposta uma nova medida de acessibilidade e esta se mostrou altamente correlacionada com a entropia dinâmica. Nesse caso, verificou-se que as cidades localizadas no litoral e nas fronteiras dos países são as que menos contribuem para robustez das redes de rodovias. Desse modo, os resultados obtidos sugerem que o planejamento do sistema de transporte de um país deve priorizar o investimento em infra-estrutura rodoviária próximo das cidades com menor acessibilidade, de forma a torná-las mais acessíveis, visando melhorar o transporte de mercadorias e pessoas. Os métodos aqui propostos permitem identificar tais cidades. Ademais, na análise de redes de proteínas, os resultados obtidos podem auxiliar no desenvolvimento de novos modelos de redes, bem como entender os mecanismos evolutivos que priorizam a robustez dos organismos. / The study of complex networks is a relatively new area of science inspired by the empirical studies of real-world networks, such as social and biological networks. This are has a highly multidisciplinary nature, which has brought together researchers from many areas including mathematics, physics, biology, computer science, sociology, epidemiology, statistics and others. One of the main problems in this area is to know how the network organization is related to dynamic process, such as synchronization, epidemic spreading and topological perturbation due to deletion of nodes and edges. In this dissertation, it is presented a study of the relationship between the structure and resilience of complex networks. This investigation was applied to the protein-protein networks of four species, namely Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster and Homo sapiens, as well as the road networks of seven countries, i.e. Brazil, Portugal, Romania, Australia, India, and South Africa. It was studied the resilience of such networks through simulations of random fails and attacks by node deletion. The topological changes due to this simulation were quantified by measures, including the size of the largest component, the diameter and the average shortest path length. In addition, the network robustness was quantified by the entropy of the degree distribution and the dynamic entropy, related to Markov chains. This analysis in real-world networks revealed that more complex species, such as the H. sapiens and D. melanogaster are the most resilient. In addition, Romania, Brazil and Portugal have the most robust road maps. The correlation analysis between topological and dynamic measures revealed that the average neighborhood degree and the coefficient of scaling in the power law of the degree distribution quantify the proprieties that most contribute for the resilience in protein networks. Moreover, with respect to the road networks, it was introduced a new accessibility measure, which revealed to be correlated to the dynamic entropy. In fact, cities localized in the border of networks are the ones with the smallest contribution for the network resilience. Therefore, the obtained results suggest that the traffic planning should mainly connect cities near the frontiers of countries, in order to improve the resilience and accessibility. In addition, the obtained results with respect to protein networks allow improving network modeling and understanding the biological processes that reinforce the resilience of organisms.

O reconhecimento de autoria é uma área de pesquisa efervescente, com muitas aplicações, incluindo detecção de plágio, análise de textos históricos, reconhecimento de mensagens terroristas ou falsificação de documentos. Modelos teóricos de redes complexas já são usados para o reconhecimento de autoria, mas alguns aspectos importantes têm sido ignorados. Neste trabalho, exploramos a dinâmica de redes de co-ocorrência e a relação com as palavras que representam os nós e descobrimos que ambas são claras assinaturas de autoria. Com otimização dos descritores da topologia das redes e de algoritmos de aprendizado de máquina, foi possível obter taxas de acerto maiores que 85%, sendo atingida uma taxa de 98.75% em um caso específico, para coleções de 80 livros, cada uma compilada de 8 autores de língua inglesa com 10 livros por autor. Esta tese demonstra que existem ainda aspectos inexplorados das redes de co-ocorrência de textos, o que deve permitir avanços ainda maiores no futuro próximo. / Authorship attribution is an active research area with many applications, including detection of plagiarism, analysis of historical texts, terrorist message identification or document falsification. Theoretical models of complex networks are already used for authorship attribution, but some issues have been ignored. In this thesis, we explore the dynamics of co-occurrence networks and the role of words, and found that they are both clear signatures of authorship. Using optimized descriptors for the network topology and machine learning algorithms, it has been possible to achieve accuracy rates above 85%, with a rate of 98.75% being reached in a particular case, for collections of 80 books produced by 8 English-speaking writers with 10 books per author. It is also shown that there are still many unexplored aspects of co-occurrence networks of texts, which seems promising for near future developments.

Medidas de centralidades são um mecanismo importante para revelar informações vitais sobre redes complexas. No entanto, essas métricas exigem um alto custo computacional que prejudica a sua aplicação em grandes redes do mundo real. Em nosso estudo propomos e explicamos que através do uso de redes neurais artificiais podemos aplicar essas métricas em redes de tamanho arbitrário. Além disso, identificamos a melhor configuração e metodologia para otimizar a acurácia do aprendizado neural, além de apresentar uma maneira fácil de obter e gerar um número suficiente de dados de treinamento substanciais através do uso de um modelo de redes complexas que é adaptável a qualquer aplicação. Também realizamos um comparativo da técnica proposta com diferentes metodologias de aproximação de centralidade da literatura, incluindo métodos de amostragem e outros algoritmos de aprendizagem, e, testamos o modelo gerado pela rede neural em casos reais. Mostramos com os resultados obtidos em nossos experimentos que o modelo de regressão gerado pela rede neural aproxima com sucesso as métricas é uma alternativa eficiente para aplicações do mundo real. A metodologia e o modelo de aprendizagem de máquina que foi proposto usa apenas uma fração do tempo de computação necessário para os algoritmos de aproximação baseados em amostragem e é mais robusto que as técnicas de aprendizagem de máquina testadas / Centrality measures are an important analysis mechanism to uncover vital information about complex networks. However, these metrics have high computational costs that hinder their applications in large real-world networks. I propose and explain the use of artificial neural learning algorithms can render the application of such metrics in networks of arbitrary size. Moreover, I identified the best configuration and methodology for neural learning to optimize its accuracy, besides presenting an easy way to acquire and generate plentiful and meaningful training data via the use of a complex networks model that is adaptable for any application. In addition, I compared my prosed technique based on neural learning with different centrality approximation methods proposed in the literature, consisting of sampling and other artificial learning methodologies, and, I also tested the neural learning model in real case scenarios. I show in my results that the regression model generated by the neural network successfully approximates the metric values and is an effective alternative in real-world applications. The methodology and machine learning model that I propose use only a fraction of computing time with respect to other commonly applied approximation algorithms and is more robust than the other tested machine learning techniques.

Redes complexas é um campo de pesquisa científica recente e bastante ativo que estuda redes de larga escala com estruturas topológicas não triviais, tais como redes de computadores, redes de telecomunicações, redes de transporte, redes sociais e redes biológicas. Muitas destas redes são naturalmente divididas em comunidades ou módulos e, portanto, descobrir a estrutura dessas comunidades é um dos principais problemas abordados no estudo de redes complexas. Tal problema está relacionado com o campo de aprendizado de máquina, que tem como interesse projetar e desenvolver algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprender, ou melhorar seu desempenho através da experiência. Alguns dos problemas identificados nas técnicas tradicionais de aprendizado incluem: dificuldades em identificar formas irregulares no espaço de atributos; descobrir estruturas sobrepostas de grupos ou classes, que ocorre quando elementos pertencem a mais de um grupo ou classe; e a alta complexidade computacional de alguns modelos, que impedem sua aplicação em bases de dados maiores. Neste trabalho tratamos tais problemas através do desenvolvimento de novos modelos de aprendizado de máquina utilizando redes complexas e dinâmica espaço-temporal, com capacidade para tratar grupos e classes sobrepostas, além de fornecer graus de pertinência para cada elemento da rede com relação a cada cluster ou classe. Os modelos desenvolvidos tem desempenho similar ao de algoritmos do estado da arte, ao mesmo tempo em que apresentam ordem de complexidade computacional menor do que a maioria deles / Complex networks is a recent and active scientific research field, which concerns large scale networks with non-trivial topological structure, such as computer networks, telecommunication networks, transport networks, social networks and biological networks. Many of these networks are naturally divided into communities or modules and, therefore, uncovering their structure is one of the main problems related to complex networks study. This problem is related with the machine learning field, which is concerned with the design and development of algorithms and techniques which allow computers to learn, or increase their performance based on experience. Some of the problems identified in traditional learning techniques include: difficulties in identifying irregular forms in the attributes space; uncovering overlap structures of groups or classes, which occurs when elements belong to more than one group or class; and the high computational complexity of some models, which prevents their application in larger data bases. In this work, we deal with these problems through the development of new machine learning models using complex networks and space-temporal dynamics. The developed models have performance similar to those from some state-of-the-art algorithms, at the same time that they present lower computational complexity order than most of them

The Self-Organization Map (SOM) is an artificial neural network that was proposed as a tool for exploratory analysis in large dimensionality data sets, being used efficiently for data mining. One of the main topics of research in this area is related to data clustering applications. Several algorithms have been developed to perform clustering in data sets. However, the accuracy of these algorithms is data depending. This thesis is mainly dedicated to the investigation of the SOM from two different approaches: (i) data mining and (ii) complex networks. From the data mining point of view, we analyzed how the performance of the algorithm is related to the distribution of data properties. It was verified the accuracy of the algorithm based on the configuration of the parameters. Likewise, this thesis shows a comparative analysis between the SOM network and other clustering methods. The results revealed that in random configuration of parameters the SOM algorithm tends to improve its acuracy when the number of classes is small. It was also observed that when considering the default configurations of the adopted methods, the spectral approach usually outperformed the other clustering algorithms. Regarding the complex networks approach, we observed that the network structure has a fundamental influence of the algorithm accuracy. We evaluated the cases at short and middle learning time scales and three different datasets. Furthermore, we show how different topologies also affect the self-organization of the topographic map of SOM network. The self-organization of the network was studied through the partitioning of the map in groups or communities. It was used four topological measures to quantify the structure of the groups such as: modularity, number of elements per group, number of groups per map, size of the largest group in three network models. In small-world (SW) networks, the groups become denser as time increases. An opposite behavior is found in the assortative networks. Finally, we verified that if some perturbation is included in the system, like a rewiring in a SW network and the deactivation model, the system cannot be organized again. Our results enable a better understanding of SOM in terms of parameters and network structure. / Um Mapa Auto-organizativo (da sigla SOM, Self-organized map, em inglês) é uma rede neural artificial que foi proposta como uma ferramenta para análise exploratória em conjuntos de dados de grande dimensionalidade, sendo utilizada de forma eficiente na mineração de dados. Um dos principais tópicos de pesquisa nesta área está relacionado com as aplicações de agrupamento de dados. Vários algoritmos foram desenvolvidos para realizar agrupamento de dados, tendo cada um destes algoritmos uma acurácia específica para determinados tipos de dados. Esta tese tem por objetivo principal analisar a rede SOM a partir de duas abordagens diferentes: mineração de dados e redes complexas. Pela abordagem de mineração de dados, analisou-se como o desempenho do algoritmo está relacionado à distribuição ou características dos dados. Verificou-se a acurácia do algoritmo com base na configuração dos parâmetros. Da mesma forma, esta tese mostra uma análise comparativa entre a rede SOM e outros métodos de agrupamento. Os resultados revelaram que o uso de valores aleatórios nos parâmetros de configuração do algoritmo SOM tende a melhorar sua acurácia quando o número de classes é baixo. Observou-se também que, ao considerar as configurações padrão dos métodos adotados, a abordagem espectral usualmente superou os demais algoritmos de agrupamento. Pela abordagem de redes complexas, esta tese mostra que, se considerarmos outro tipo de topologia de rede, além do modelo regular geralmente utilizado, haverá um impacto na acurácia da rede. Esta tese mostra que o impacto na acurácia é geralmente observado em escalas de tempo de aprendizado curto e médio. Esse comportamento foi observado usando três conjuntos de dados diferentes. Além disso, esta tese mostra como diferentes topologias também afetam a auto-organização do mapa topográfico da rede SOM. A auto-organização da rede foi estudada por meio do particionamento do mapa em grupos ou comunidades. Foram utilizadas quatro medidas topológicas para quantificar a estrutura dos grupos em três modelos distintos de rede: modularidade, número de elementos por grupo, número de grupos por mapa, tamanho do maior grupo. Em redes de pequeno mundo, os grupos se tornam mais densos à medida que o tempo aumenta. Um comportamento oposto a isso é encontrado nas redes assortativas. Apesar da modularidade, tem um alto valor em ambos os casos.

O citoesqueleto é a estrutura celular mais importante em células eucariotas e é responsável por manter a forma da célula e as junções celulares, auxiliando nos movimentos celulares. Esta é composta de filamentos de Actina, Microtúbulos e filamentos intermediários. Recentemente, a análise de duas dessas estruturas tornaram-se importantes, pois é possível obter micrografias usando microscópios de alta resolução, que contém microscopia de fluorescência, em combinação com métodos complexos de aplicação de substâncias de contraste para rotulagem e posterior análises visuais. A combinação dessas técnicas, entretanto, limita-se a ser descritiva e subjetiva. Neste trabalho, são avaliadas cinco técnicas de análise de imagens, as quais são: Bag of Visual Words (BoVW), Local Binary Local (LBP), Textons baseados em Discrete Fourier Transform (TDFT), Textons baseados em Gabor Filter Banks (TGFB) e Textons baseados em Complex Networks (TCN) sobre o conjunto de dados 2D Hela e FDIG Olympus. Experimentos extensivos foram conduzidos em ambos os conjuntos de dados, e seus resultados podem servir de base para futuras pesquisas como análises do citoesqueleto em imagens de microscopia fluorescente. Neste trabalho, é apresentada uma comparação quantitativa e qualitativa dos métodos acima mencionados para entender o comportamento desses métodos e propriedades dos microfilamentos de actina (MA) e Microtúbulos (MT) em ambos os conjuntos de dados. Os resultados obtidos evidenciam que é possível classificar o conjunto de dados da FDIG Olympus com uma precisão de até 90:07% e 98:94% para 2D Hela, além de obter 86:05% e 96:84%, respectivamente, de precisão, usando teoria de redes complexas. / The cytoskeleton is the most important cellular structure in eukaryotic cells and is responsible for maintaining the shape of the cell and cellular junctions, aiding in cell movements. This is composed of filaments of Actin, Microtubules and intermediate filaments. Recently, the analysis of two of these structures has become important because it is possible to obtain micrographs using microscopes of high resolution and fluorescence technology, in combination with complex methods of application of substances of contrast for labeling and later visual analysis. The use of these techniques, however, is limited to being descriptive and subjective. In this work, we evaluate some of the most popular image analysis techniques such as Bag of Visual Words (BoVW), Local Binary Pattern (LBP), Textons based on Discrete Fourier Transform(TDFT) , Gabor Filter banks (TGFB), and approaches based on Complex Networks theory (TCN) over the famous dataset 2D Hela and FDIG Olympus. Extensive experiments were conducted on both datasets in which their results can serve as a baseline for future research with cytoskeleton classification in microscopy fluorescence images. In this work, we present the quantitative and qualitative comparison of above mentioned methods for better understand the behavior of these methods and the properties of Actin microfilaments (MA) and Microtubules (MT) on both datasets. The results showed that it is possible to classify the FDIG Olympus data set with accuracy of up to 90:07% and 98:94% for 2D Hela, in addition to reaching 86:05% and 96:84% respectively, using complex network theory.

Na natureza e na ciência, dados e informações que desviam significativamente da média frequentemente possuem grande relevância. Esses dados são usualmente denominados na literatura como outliers. A identificação de outliers é importante em muitas aplicações reais, tais como detecção de fraudes, diagnóstico de falhas, e monitoramento de condições médicas. Nos últimos anos tem-se testemunhado um grande interesse na área de Redes Complexas. Redes complexas são grafos de grande escala que possuem padrões de conexão não trivial, mostrando-se uma poderosa maneira de representação e abstração de dados. Embora um grande montante de resultados tenham sido reportados nesta área de pesquisa, pouco tem sido explorado acerca de detecção de outliers em redes complexas. Considerando-se a dinâmica de uma caminhada aleatória, foram propostos neste trabalho uma medida de distância e um método de ranqueamento de outliers. Através desta técnica, é possível detectar como outlier não somente nós periféricos, mas também nós centrais (hubs), depedendo da estrutura da rede. Também foi identificado que existem características bem definidas entre os nós outliers, relacionadas a funcionalidade dos mesmos para a rede. Além disso, foi descoberto que nós outliers têm papel importante para a rotulação a priori na tarefa de detecção de comunidades semi-supervisionada. Isto porque os nós centrais são bons difusores de informação e os nós periféricos encontram-se em regiões de borda de comunidade. Baseado nessa observação, foi proposto um método de detecção de comunidades semi-supervisionado. Os resultados de simulações mostram que essa abordagem é promissora / In nature and science, information and data that deviate significantly from the average value often have great relevance. These data are often called in literature as outliers. Outlier identification is important in many real applications, such as fraud detection, fault diagnosis, monitoring of medical conditions. In recent years, it has been witnessed a great interest in the area of Complex Networks. Complex networks are large-scale graphs with non-trivial connection patterns, proving to be a powerful way of data representation and abstraction. Although a large amount of results have been reported in this research area, little has been explored about the outlier detection in complex networks. Considering the dynamics of a random walk, we proposed in this paper a distance measure and a outlier ranking method. By using this technique, we can detect not only peripheral nodes, but also central nodes (hubs) as outliers, depending on the network structure. We also identified that there are well defined relationship between the outlier nodes and the functionality of the same nodes for the network. Furthermore, we found that outliers play an important role to label a priori nodes in the task of semi-supervised community detection. This is because the hubs are good information disseminators and peripheral nodes are usually localized in the regions of community edges. Based on this observation, we proposed a method of semi-supervised community detection. The simulation results show that this approach is promising

O uso de técnicas de mineração de dados tem produzido resultados importantes em diversas áreas, tais como bioinformática, atividades de transações bancárias, auditorias de computadores relacionados à segurança, tráfego de redes, análise de textos, imagens e avaliação da qualidade em processos de fabricação. Em medicina, métodos de mineração de dados têm se revelado muito eficazes na realização de diagnósticos automáticos, ajudando na tomada de decisões por equipes médicas. Além do uso de mineração de dados, dados médicos podem ser representados por redes complexas, de modo a incluir conexões entre seus elementos. Por exemplo, no caso do cérebro, regiões corticais podem representar vértices em um grafo e as conexões podem ser definidas através das atividades corticais. Com isso, pode-se comparar a estrutura do cérebro de sujeitos sadios com a de pacientes que apresentam doenças mentais de modo a definir métodos para diagnóstico e obter conhecimento sobre como a estrutura do cérebro está relacionada com alterações comportamentais e neurológicas. Nesse trabalho, estamos interessados em usar métodos de mineração de dados e redes complexas para classificar pacientes portadores de quatro diferentes tipos de doenças mentais, isto é, esquizofrenia, autismo, déficit de atenção/desordem de hiperatividade e paralisia progressiva nuclear. / A data mining and knowledge discovery is in a field of research, with applications in different areas such as bioinformatics, customer transaction activity, security related computer audits, network traffic, text analysis and quality evaluation in manufacturing. In medicine, data mining methods have proven very effective in performing automatic diagnostics, helping in making decisions by medical teams. In addition to the use of data mining, medical data can be represented by complex networks in order to include connections between its elements. For example, in the case of the brain, cortical regions can represent vertices in a graph and the connections can be defined through cortical activities. Thus, we can compare the brain structure of healthy patients with those of patients with mental disorder in order to define methods for diagnosis and to obtain knowledge about how the structure of the brain is related to behavioral and neurological changes. Here, we are interested in using data mining methods and complex networks to classify patients with four different types of mental desorders, that is, schizophrenia, autism, attention deficit / hyperactivity disorder, and progressive supranuclear paralysis.

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:25:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberto Antonio Vosgerau.pdf: 3034632 bytes, checksum: d2446020ebe5e27005459c7155a633b7 (MD5) Previous issue date: 2016-04-25 / In this thesis, we apply network entropy to analyze characteristics of complex networks. It is analyzed the effect of vertices removal on the structure and robustness of directed and undirected networks, as a result of failures and attacks. The variation in the structure and robustness of networks due to this removal is quantified by structural entropies with zero and one order approximation. These entropies are calculated to real networks to verify the robustness, where we have been using biological network as directed and literary network as undirected. The failures are simulated through vertices that are randomly removal, while the attacks are realized on the hubs and according to betweenness centrality. We observe that the network with failures exhibits entropies with values smaller than the original network. When the attack is on the hubs or according to the betweenness centrality we verify that the entropies decrease. However, if the attack is not on the hubs, it is possible to verify values of entropies larger than the original network. Moreover, the measure of the shortest path length showed a correlation with the structural entropy. / Nesta tese, aplicou-se a entropia de rede para analisar as características de redes complexas. Analisou-se o efeito da remoção de vértices sobre a estrutura e robustez das redes direcionadas e não direcionadas, como resultado de falhas e ataques. A variação na estrutura e robustez das redes devido a esta remoção é quantificada por entropias estruturais com aproximação de ordem zero e um. Estas entropias são calculados para redes reais para verificar a robustez, onde utilizou-se a rede biológica como direcionada e rede literária como não direcionada. As falhas são simuladas através de vértices que são removidos aleatoriamente, enquanto os ataques são realizados intencionalmente nos vértices de maiores graus e de acordo com a centralidade de intermediação. Observa-se que a rede com falhas exibe entropias com valores menores do que a rede original. Quando o ataque é nos vértices de maiores graus ou de acordo com as centralidades de intermediação verifica-se que as entropias diminuem. No entanto, se o ataque não está em vértices de maiores graus ou maiores centralidade de intermediação, é possível verificar valores de entropias maiores do que a rede original. Além disso, a medida do comprimento do menor percurso mostrou uma correlação com a entropia estrutural.

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:26:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marily Aparecida Benicio.pdf: 2662358 bytes, checksum: ba11ae50b21bd9be5feba0d2bf5fd563 (MD5) Previous issue date: 2013-04-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Studies of complex networks help us to understand and model many real world situations. The world abounds in networks that can be found in many real contexts. The term network refers to relations between two sets and can be represented by means of graph theory. The classification of complex networks is given according to the models created to represent them, such as Random networks, networks of Small World, No Scaling networks and hierarchical networks. From the perspective of complex networks, a study which make significant contributions analysis is the phenomenon of diffusion of information in networks, which can be understood through the random walk process, which is characterized by a stochastic used as a mechanism transportation and research in complex networks. A random walk in complex networks can be used to check the behavior of each network model front dissipation. Each network model presents a different behavior with respect to the number of random walkers that pass through the network node over time. The number of walkers will depend on the structure of the networks generated by each model and measures of centrality of each node. Measures of centrality of the vertices of the network are useful for comparing the efficienc of the nodes with respect to receiving and sending information being indicative of the rapidity with which this transport happens. The objective of this work is to study the process of random walk and use it to analyze the efficiency of Centrality measures, inferring the number of random walkers who pass by us in complex networks. Measures of centrality are analyzed centralities Degree, Centrality Intermediation by Minor Roads, Centralization of Random Walk. To compare the efficiency of these measures of centrality in the different network models, numerical simulations were performed. With these, it was noticed that the behavior of the diffusion of walkers varies for each network model. Random network for the flow of walkers from the evenly is not possible to highlight some vertex of utmost importance within the network. It can be observed that the measure of centrality of Random Walk is the one that showed greater efficiency by pointing a greater flow of walkers to the vertices that had a higher value for this measure. / Os estudos sobre redes complexas nos auxiliam a compreender e modelar muitas situações do mundo real. O mundo é abundante em redes que podem ser encontradas em diversos contextos reais. O termo redes faz referência às relações estabelecidas entre dois conjuntos e podem ser representadas por meio da teoria de grafos. A classificação das redes complexas se dá de acordo com os modelos criados para representá-las, tais como as redes Aleatórias, redes de Pequeno Mundo, redes Sem Escala e redes Hierárquicas. Dentro da perspectiva de redes complexas, um estudo que pode trazer contribuições importantes é análise do fenômeno de difusão de informação em redes, os quais podem ser entendidos através do processo da caminhada aleatória, a qual se caracteriza por ser um processo estocástico utilizado como um mecanismo de transporte e pesquisa em redes complexas. A caminhada aleatória nas redes complexas pode ser utilizada para verificar o comportamento de cada modelo de rede frente à dissipação. Cada modelo de rede apresenta um comportamento diferente com relação ao número de caminhantes aleatórios que passam por nó da rede ao longo do tempo. Este número de caminhantes irá depender da estrutura das redes geradas por cada modelo e das medidas de Centralidade de cada nó. As medidas de centralidade dos vértices da rede são úteis para comparar a eficiência dos nós com relação ao recebimento e envio de informações sendo indicativos da rapidez com a qual, este transporte acontece. O objetivo deste trabalho é estudar o processo da caminhada aleatória e utilizá-la para analisar a eficiência das medidas de Centralidade, inferindo o número de caminhantes aleatórios que passam pelos nós nas redes complexas. As medidas de centralidade analisadas são as centralidades do Grau, Centralidade de Intermediação por Menores Caminhos, Centralidade da Caminhada Aleatória. Para comparar a eficiência das referidas medidas de Centralidade nos diferentes modelos de redes, foram realizadas simulações numéricas. Com estas, percebeu-se que o comportamento da difusão de caminhantes varia para cada modelo de rede. Para a rede Aleatória o fluxo de caminhantes se da de maneira uniforme não sendo possível destacar algum vértice de maior importância dentro da rede. Pode-se observar que a medida de Centralidade da Caminhada Aleatória é a que mostrou maior eficiência ao apontar o um maior fluxo de caminhantes aos vértices que possuíam um maior valor para essa medida.