PREDIÇÃO DE LINKS EM REDES SOCIAIS ACADÊMICAS: UMA ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DAS CARACTERÍSTICAS DA REDE NA EFICÁCIA DOS ALGORITMOS BASEADOS NA TOPOLOGIA
| Contribuinte(s) |
PROPIC - FUMEC |
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| Data(s) |
05/08/2016
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| Resumo |
A predição de links em redes sociais tem sido objeto de estudo em um crescente número de artigos científicos e comerciais devido à grande oferta de bases de dados com representações das relações entre pessoas e também devido à facilidade de acesso a recursos computacionais para análise dessas redes. Prever conexões em redes sociais acadêmicas contribui para o crescimento científico, facilitando a colaboração entre pesquisadores com potencial de contribuição mútua. Este trabalho busca identificar as características das redes levam a uma maior eficiência na predição de links feita por algoritmos baseados na topologia. As características serão isoladas conjuntos de dados e alguns experimentos serão repetidos com diferentes algoritmos para buscar identificar tendências. As análises feitas neste trabalho poderão ajudar a compreender melhor a dinâmica das redes sociais acadêmicas e também contribuir na escolha dos melhores algoritmos de predição de link para cada tipo de rede social. |
| Formato |
application/pdf |
| Identificador | |
| Idioma(s) |
por |
| Publicador |
Universidade FUMEC |
| Relação |
http://www.fumec.br/revistas/sigc/article/view/3699/2027 |
| Direitos |
Direitos autorais 2016 Projetos e Dissertações em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento |
| Fonte |
Monographs in Information Systems and Knowledge Management; v. 5, n. 1 (2016): Janeiro-Junho Projetos e Dissertações em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento; v. 5, n. 1 (2016): Janeiro-Junho 2358-5501 |
| Palavras-Chave | #Interdisciplinar;Sistemas de informação;Análise de redes sociais;Predição de links #Predição de links em redes sociais acadêmicas |
| Tipo |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Pesquisa experimental |