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Previous issue date: 2011 / Universidade Federal de Pernambuco / A Predição de Relacionamentos (Link Prediction) é uma importante
atividade no campo da Análise em Redes Sociais. Esta atividade se refere em
predizer o surgimento de relacionamentos futuros entre os nós em uma rede
social.
Uma das estratégias para realizar as predições se dá por meio da
aprendizagem supervisionada. Neste caso, a predição é tratada como um
problema de classificação binária. Os atributos preditores são as métricas
computadas para indicar a proximidade ou similaridade de um par de nós. As
classes positiva e negativa representam, respectivamente, a presença e
ausência de um relacionamento entre esse par no futuro.
Apesar de ser uma abordagem bem consolidada na literatura, a maioria
das pesquisas que emprega a aprendizagem supervisionada utiliza apenas
redes sem pesos. Atribuir pesos para os relacionamentos da rede é uma
maneira de expressar a força dos relacionamentos entre os nós, o que pode
potencialmente fornecer informações úteis para a predição. Estudos têm
demonstrado que a utilidade de empregar pesos nos relacionamentos com
abordagens não supervisionadas ainda é controversa, enquanto este ponto é
pouco explorado na abordagem supervisionada.
Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho foi investigar se adotar
pesos nos relacionamentos entre os nós contribui para a otimização do
desempenho da predição supervisionada. A avaliação se deu pela comparação
de diferentes algoritmos de classificação em redes com e sem pesos. De modo
geral, os resultados com a predição supervisionada em duas redes de coautorias
revelaram que uma pequena, mas relevante melhoria de desempenho
foi obtida quando os pesos foram considerados
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2719 |
| Date | 31 January 2011 |
| Creators | SÁ, Hially Rodrigues de |
| Contributors | PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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