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Um método para predição de ligações a partir de mineração em textos e métricas em redes sociais

As redes sociais conseguem modelar diversos sistemas complexos existentes no mundo real. Conseguir prever o crescimento destas redes é um desafio de pesquisa atual, especialmente ao se tratar das redes sociais tecnológicas usadas na atualidade. Estas redes possuem grandes quantidades de textos que certamente refletem as características inerentes à própria rede. Esta tese procura desvendar a relação existente entre as palavras presentes nos textos das redes sociais e a sua estrutura. Nesta tese, é apresentada a entropia condicional das palavras existentes nas redes sociais em relação aos seus nós como um critério estável para a redução da dimensionalidade encontrada na análise dos textos. É proposta também uma medida de similaridade entre os nós da rede, baseada na probabilidade do uso de palavras pelos nós e, por fim, é proposto um processo de predição de ligações baseado na medida de similaridade proposta, juntamente com aspectos topológicos das redes sociais. Testes com uma rede social real foram realizados para avaliar o desempenho das técnicas propostas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2091
Date15 July 2010
CreatorsAlberto Messias da Costa Souza
ContributorsCarlos Henrique Quartucci Forster
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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