Orientador : André Luís Vignatti / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 28/07/2016 / Inclui referências : f. 41-42 / Área de concentração: Ciência da computação / Resumo: As redes sociais são uma maneira de descrever as interações sociais em um grupo ou comunidade. Podem ser modeladas por meio de grafos, em que um vértice corresponde a uma pessoa, e uma aresta representa alguma forma de associação entre duas pessoas [Hasan e Zaki, 2011]. As redes sociais são objetos altamente dinâmicos, elas crescem e mudam rapidamente ao longo do tempo devido à adição e exclusão de vértices e arestas. Compreender os mecanismos pelos quais estas estruturas sociais evoluem é uma questão fundamental, ainda não bem compreendida, e que constitui a motivação para este projeto. Mais especificamente, a pesquisa se dedica ao problema da predição de laços sociais: dado um snapshot de uma rede social em tempo t0, busca-se prever com precisão as arestas que serão adicionados à rede em um determinado momento t futuro, tal que t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. As soluções estudadas se dividem em dois grupos principais: predição de laço supervisionada e a predição de laço não supervisionada. A predição de laço supervisionada envolve técnicas de aprendizado de máquina como a extração de características e algoritmos de classificação [Zhang e Yu, 2011]. A predição não supervisionada busca de calcular métricas baseadas nas características topológicas do grafo [Hasan e Zaki, 2011]. Com base no segundo paradigma, e a partir do estudo de modelos de geração de grafos, é proposta como contribuição uma métrica para calcular a probabilidade de formação de arestas entre dois vértices específica para grafos com distribuição de grau Lei de Potência. Palavras-chave: redes sociais, predição de laço, modelo de geração de grafo. / Abstract: Social networks are a popular way to model the interactions among people in a group or community. They can be visualized as graphs, where a vertex corresponds to a person in some group and an edge represents some form of association between the corresponding persons [Hasan e Zaki, 2011]. Social networks are very dynamic, since new edges and vertices are added to the graph over time. Understanding the dynamics that drive the evolution of social networks is a complex problem, yet to be fully understood, and which comprises the motivation of this project. A basic computational problem underlying social-network evolution is the linkprediction problem: given a snapshot of a social network at time t, we seek to accurately predict the edges that will be added to the network during the interval from time t to a given future time t0, considering t > t0 [Liben-Nowell, 2005]. Most works in this field branch into two main groups: supervised and unsupervised link prediction. Supervised link prediction models have two important components: feature extraction and classification [Zhang e Yu, 2011]. Unsupervised link prediction calculates metrics based on features which are extracted from the graph topology, some works develop a graph evolution model [Hasan e Zaki, 2011]. Based on unsupervised link prediction concepts, mainly on graph generation models, we propose a link prediction metric, which is specific to power-law graphs. Keywords: social networks, link prediction, graph generation model.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/45061 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Danielewicz, Georgea |
| Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática, Vignatti, André Luís |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 46 f. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Disponível em formato digital |
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