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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2021.tde-09092021-105904
Document
Auteur
Nom complet
Ana Clara Kandratavicius Ferreira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2021
Directeur
Jury
Rodrigues, Francisco Aparecido (Président)
Amancio, Diego Raphael
Izbicki, Rafael
Ramos, Pedro Luiz
Titre en portugais
Previsão de Arestas em Redes Complexas
Mots-clés en portugais
Mapeamento de nós
Medidas de similaridade
Modelos de redes
Previsão de arestas
Redes complexas
Resumé en portugais
Este trabalho pretende analisar o problema de previsão e reconstrução de arestas por meio da observação das similaridades entre os nós. A previsão de arestas é um problema de ampla relevância para diversas áreas de conhecimento incluindo estudos sociais, neurociência e redes de infraestrutura. Nestes casos temos o conjunto de arestas observáveis, nosso objetivo é por meio da observação destas e das similaridades entre os vértices que se conectam, inferir arestas faltantes ou arestas que se formarão em algum tempo no futuro. Esse estudo permitirá uma melhor compreensão sobre a relação entre a as características estruturais ou particulares dos vértices e a formação de conexões em redes.
Titre en anglais
Link Prediction in Complex Networks
Mots-clés en anglais
Complex networks
Link prediction
network models
Node embedding
Similarity measures
Resumé en anglais
The present work intends to analyze the problem of forecasting and reconstruction of edges by observing the similarities between the nodes of a network. Link prediction is a problem of wide scope for several areas of knowledge, including social studies, neuroscience and infrastructure networks. In these cases we have a set of observable links, our goal is to observe these and the similarities between the vertices that connect, infer missing links or links that will form at some time in the future. This study allows a better understanding of the relationship between the network structural characteristics or particular atributes of the vertices and the formation of composition in networks
 
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Date de Publication
2021-09-09
 
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