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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2011.tde-12052011-112532
Documento
Autor
Nome completo
Jean Pierre Huertas Lopez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2011
Orientador
Banca examinadora
Liang, Zhao (Presidente)
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Souto, Marcilio Carlos Pereira de
Título em português
Análise de dados utilizando a medida de tempo de consenso em redes complexas
Palavras-chave em português
Análise de dados
Consenso
Redes complexas
Resumo em português
Redes são representações poderosas para muitos sistemas complexos, onde vértices representam elementos do sistema e arestas representam conexões entre eles. Redes Complexas podem ser definidas como grafos de grande escala que possuem distribuição não trivial de conexões. Um tópico importante em redes complexas é a detecção de comunidades. Embora a detecção de comunidades tenha revelado bons resultados na análise de agrupamento de dados com grupos de diversos formatos, existem ainda algumas dificuldades na representação em rede de um conjunto de dados. Outro tópico recente é a caracterização de simplicidade em redes complexas. Existem poucos trabalhos nessa área, no entanto, o tema tem muita relevância, pois permite analisar a simplicidade da estrutura de conexões de uma região de vértices, ou de toda a rede. Além disso, mediante a análise de simplicidade de redes dinâmicas no tempo, é possível conhecer como vem se comportando a evolução da rede em termos de simplicidade. Considerando a rede como um sistema dinâmico de agentes acoplados, foi proposto neste trabalho uma medida de distância baseada no tempo de consenso na presença de um líder em uma rede acoplada. Utilizando essa medida de distância, foi proposto um método de detecção de comunidades para análise de agrupamento de dados, e um método de análise de simplicidade em redes complexas. Além disso, foi proposto uma técnica de construção de redes esparsas para agrupamento de dados. Os métodos têm sido testados com dados artificiais e reais, obtendo resultados promissores
Título em inglês
Data anlysis using the consensus time measure for complex networks
Palavras-chave em inglês
Complex networks
Consensus
Data analysis
Resumo em inglês
Networks are powerful representations for many complex systems, where nodes represent elements of the system and edges represent connections between them. Complex networks can be defined as graphs with no trivial distribution of connections. An important topic in complex networks is the community detection. Although the community detection have reported good results in the data clustering analysis with groups of different formats, there are still some dificulties in the representation of a data set as a network. Another recent topic is the characterization of simplicity in complex networks. There are few studies reported in this area, however, the topic has much relevance, since it allows analyzing the simplicity of the structure of connections between nodes of a region or connections of the entire network. Moreover, by analyzing simplicity of dynamic networks in time, it is possible to know the behavior in the network evolution in terms of simplicity. Considering the network as a coupled dynamic system of agents, we proposed a distance measure based on the consensus time in the presence of a leader in a coupled network. Using this distance measure, we proposed a method for detecting communities to analyze data clustering, and a method for simplicity analysis in complex networks. Furthermore, we propose a technique to build sparse networks for data clustering. The methods have been tested with artificial and real data, obtaining promising results
 
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Data de Publicação
2011-05-12
 
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