Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-11T12:26:42Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:59:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:59:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇAO JAMILSON ANTUNES.pdf: 1825865 bytes, checksum: 48aaec0f076229795f6ad7e8e7c46878 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-06-18 / A predição de relacionamentos (Link Prediction) é uma subárea da Mineração de Links e uma das tarefas associadas à Análise de Redes Sociais. Seu objetivo é predizer o surgimento de relacionamentos futuros entre os nós em uma rede social. Este trabalho tem como foco a análise de redes de coautoria, que são um tipo particular de rede de relacionamentos. Já foram propostos muitos métodos para lidar com problemas de predição de links em redes de coautoria. A maioria deles consiste na análise da estrutura da rede através do uso de alguma métrica. Assim, esses trabalhos limitam-se a analisar a rede levando em consideração apenas sua topologia, sem considerar a similaridade do conteúdo dos nós. Este trabalho propõe a utilização de uma abordagem híbrida (baseada na topologia da rede e a baseada em conteúdo) para predição de links em redes de coautoria. O método proposto inicialmente analisa a estrutura da rede atual, e propõe uma lista de links futuros (pares de autores candidatos a colaborarem no futuro) com base na distância entre os nós da rede atual (análise baseada em padrões estruturais da rede). Apenas nós com distância máxima de dois farão parte dessa lista. A seguir, o método proposto calcula a similaridade de conteúdo de cada par de nós (links) nessa lista inicial (análise baseada em similaridade de conteúdo). Apenas os pares de nós que alcançarem o limiar de similaridade adotado (parametrizável) serão propostos como links futuros. Aqui, a análise de similaridade de conteúdo leva em conta os títulos e resumos dos trabalhos publicados por cada autor. Basicamente, o método trabalha com três redes de coautorias: a rede inicial, usada para predição de novos links (chamada nesse trabalho de rede de Coautoria A), uma rede de validação (rede de Coautoria B) e a rede predita (rede de Coautoria C). Nos experimentos realizados, as redes A e B foram extraídas a partir de um repositório de publicações. A rede de Coautoria A (rede inicial) foi gerada a partir de um intervalo de três anos de publicações cientificas, e a rede de Coautoria B (rede futura real) considerava os três anos consecutivos. A rede de Coautoria C predita segundo o método proposto foi comparada com a rede B, a fim de medirmos a performance do nosso método. Os experimentos realizados com quatro sub-redes reais demonstraram que, em geral, o método obteve desempenho satisfatório, tendo obtido melhor resultado sem o uso de Stemming (método para redução de uma palavra ao seu radical, removendo as desinências, afixos, e vogais temáticas) na fase de processamento do conteúdo textual de cada nó da rede.

Atualmente, as redes sociais estão ganhando cada vez mais destaque no dia-a-dia das pessoas. Nessas redes são estabelecidos diferentes relacionamentos entre entidades que compartilham alguma característica ou objetivo em comum. Diversas informações sobre a produção científica nacional podem ser encontradas na Plataforma Lattes, que é um sistema utilizado para o registro dos currículos dos pesquisadores no Brasil. A partir dessas informações é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam uma parceria na produção de uma publicação (coautoria) - um link. Na análise de redes sociais existe uma linha de pesquisa conhecida como predição de link ou de relacionamentos, que tem como objetivo identificar relacionamentos futuros. Essa tarefa pode favorecer a comunicação entre os usuários e otimizar o processo de produção científica identificando possíveis colaboradores. Este projeto analisou a influência de diferentes atributos encontrados na literatura e filtros de dados para prever relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas. Foi abordado dois tipos de problemas na predição de relacionamentos, o problema geral que analisa todos os possíveis relacionamentos de coautoria e o problema de novas coautoria que refere-se aos relacionamentos de coautorias inéditas na rede. Os resultados dos experimentos foram promissores para o problema geral de predição com a combinação de atributos e filtros utilizados. Contudo, para o problema de novas coautorias, devido à sua maior complexidade, os resultados não foram tão bons. Os experimentos apresentados avaliaram diferentes estratégias e analisaram o custo e benefício de cada uma. Conclui-se que para lidar com o problema de predição de coautorias em redes sociais acadêmicas é necessário analisar as vantagens e desvantagens entre as estratégias, encontrando um equilíbrio entre a revocação da classe positiva e a acurácia geral / Nowadays, social networks are gaining prominence in the day-to-day lives. In these networks, different relationships are established between entities that share some characteristic or common goal. A huge amount of information about the Brazilian national scientific production can be found in the Lattes Platform, which is a system used to record the curricula of researchers in Brazil. From this information, it is possible to build an academic social network, where relations between researchers represent a partnership in the production of a publication - a link. In social network analysis there is a research area known as link prediction, which aims to identify future relationships. This task may facilitate communication among researchers and optimize the scientific production process identifying possible collaborators. This project analyzed the influence of different attributes found in the literature and data filters to predict co-authorship relationships in academic social networks. Was approached two types of problems in predicting relationships, the general problem that analyzes all possible co-authoring relationships and the problem of new co-authoring that relates to novel co-authorships relationships in the network. The experimental results were promising to the prediction general problem, combining attributes and using filters. However, for the new co-authorships problem the results were not as good. The experiments evaluated different strategies and analyzed the costs and benefits of each. We concluded that to deal with the co-authorships prediction problem in academic social networking it is necessary to analyze the advantages and disadvantages among the strategies, finding a balance between the recall of the positive class and the overall accuracy

Atualmente, as redes sociais estão ganhando cada vez mais destaque no dia-a-dia das pessoas. Nessas redes são estabelecidos diferentes relacionamentos entre entidades que compartilham alguma característica ou objetivo em comum. Diversas informações sobre a produção científica nacional podem ser encontradas na Plataforma Lattes, que é um sistema utilizado para o registro dos currículos dos pesquisadores no Brasil. A partir dessas informações é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam uma parceria na produção de uma publicação (coautoria) - um link. Na análise de redes sociais existe uma linha de pesquisa conhecida como predição de link ou de relacionamentos, que tem como objetivo identificar relacionamentos futuros. Essa tarefa pode favorecer a comunicação entre os usuários e otimizar o processo de produção científica identificando possíveis colaboradores. Este projeto analisou a influência de diferentes atributos encontrados na literatura e filtros de dados para prever relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas. Foi abordado dois tipos de problemas na predição de relacionamentos, o problema geral que analisa todos os possíveis relacionamentos de coautoria e o problema de novas coautoria que refere-se aos relacionamentos de coautorias inéditas na rede. Os resultados dos experimentos foram promissores para o problema geral de predição com a combinação de atributos e filtros utilizados. Contudo, para o problema de novas coautorias, devido à sua maior complexidade, os resultados não foram tão bons. Os experimentos apresentados avaliaram diferentes estratégias e analisaram o custo e benefício de cada uma. Conclui-se que para lidar com o problema de predição de coautorias em redes sociais acadêmicas é necessário analisar as vantagens e desvantagens entre as estratégias, encontrando um equilíbrio entre a revocação da classe positiva e a acurácia geral / Nowadays, social networks are gaining prominence in the day-to-day lives. In these networks, different relationships are established between entities that share some characteristic or common goal. A huge amount of information about the Brazilian national scientific production can be found in the Lattes Platform, which is a system used to record the curricula of researchers in Brazil. From this information, it is possible to build an academic social network, where relations between researchers represent a partnership in the production of a publication - a link. In social network analysis there is a research area known as link prediction, which aims to identify future relationships. This task may facilitate communication among researchers and optimize the scientific production process identifying possible collaborators. This project analyzed the influence of different attributes found in the literature and data filters to predict co-authorship relationships in academic social networks. Was approached two types of problems in predicting relationships, the general problem that analyzes all possible co-authoring relationships and the problem of new co-authoring that relates to novel co-authorships relationships in the network. The experimental results were promising to the prediction general problem, combining attributes and using filters. However, for the new co-authorships problem the results were not as good. The experiments evaluated different strategies and analyzed the costs and benefits of each. We concluded that to deal with the co-authorships prediction problem in academic social networking it is necessary to analyze the advantages and disadvantages among the strategies, finding a balance between the recall of the positive class and the overall accuracy

Made available in DSpace on 2015-04-16T15:23:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3269377 bytes, checksum: 9ba367f6ed340606cb82a4fc21abdd5a (MD5) Previous issue date: 2012-04-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Scientific production is an exteriorization way of scientific knowledge and it reaches its summit with its communication once produced knowledge, besides enhancing the area, is socialized. In this context, the research aims at analyzing quantitatively the professors´ production of the Post-graduation Program in Information Science (PPGCI), of the Federal University of Paraíba, from 2007 and 2011, in order to map the production of scientific articles in journals, complete studies and abstracts published in conference proceedings. It is a documental research and quanti-qualitative procedures, for data analysis, were used. The sources of the analysis are the Lattes curricula from the sixteen professors of the Post-graduation Program in Information Science, of the Federal University of Paraíba. A questionnaire was also employed in order to complement information, present in the Lattes curricula, about the professors´ profile and to collect their opinions about production in co-authorship. Data analysis shows that the professors´ production, in the studied period, totalized 418 publications being 178 articles, 192 communications in events and 48 abstracts, which refer to 175 different themes. For such production, there was collaboration of 317 co-authors. Professors, independently from their research line, are used to publish in partnership with their colleagues from the PPGI and other post-graduation programs, with students under their counseling service, master s students and PIBIC scholarship students, among others, taking part either as authors or co-authors. It can be concluded that the production of PPGCI professors was based, in the last five years, on the following aspects: co-authorship production was higher than the individual one; production of communications in events was larger than the article and abstracts one; production related to present issues and those which promote the contact with their colleagues, debates and discussions, such as communications in events. PPGCI professors are favorable to co-authorship production, but they assume that it does not provide high visibility and acknowledgement for the author. / A produção científica é uma forma de exteriorização do conhecimento científico, cujo ápice é atingido com a sua comunicação, uma vez que o conhecimento produzido, além de fortalecer a área onde foi produzido, é socializado. Nesse contexto, realizou-se a pesquisa, que tem como objetivo analisar quantitativamente a produção dos docentes do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação (PPGCI), da Universidade Federal da Paraíba, no período de 2007 a 2011, visando mapear a produção de artigos de periódicos, trabalhos completos e resumos publicados em anais de eventos. A pesquisa é do tipo documental e utilizou procedimentos quanti-qualitativo para a análise dos dados. As fontes de análise são os Currículos Lattes dos 16 docentes do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação, da Universidade Federal da Paraíba. Também foi empregado um questionário para complementar as informações constantes nos Currículos Lattes sobre o perfil dos docentes e para coletar suas opiniões sobre a produção em coautoria. A análise dos dados mostra que a produção dos docentes, nos cinco anos estudados, foi de 418 publicações: 178 artigos, 192 comunicações em eventos e 48 resumos que versam sobre 175 temáticas. Para essa produção, houve a colaboração de 317 coautores. Os docentes, independentemente da linha de pesquisa de que fazem parte, costumam publicar em parceria com seus pares do PPGCI e de outros programa de pós-graduação, com seus orientandos, mestrandos e com bolsistas PIBIC, entre outros, assumindo a posição ora de autores, ora de coautores. Conclui-se que a produção dos docentes do PPGCI guiou-se, nos últimos cinco anos, pelos seguintes pontos: produção mais em coautoria que individual; maior produção de comunicações em eventos do que de artigos e resumos, produção voltada para questões atuais e produções que proporcionam o contato com seus pares, debates e discussões, como as comunicações em eventos. Os docentes do PPGCI são favoráveis à produção em coautoria, mas não consideram que ela proporciona mais visibilidade e reconhecimento do autor.