Metaheurísticas para detecção de líderes e comunidade em redes sociais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: MATOS JÚNIOR, Francisco Jucelino
Orientador(a): OSPINA MARTÍNEZ, Raydonal
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Estatística aplicada
Redes sociais
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/39808
Resumo: OSPINA MARTÍNEZ, Raydonal também é conhecido em citações bibliográficas por: MARTÍNEZ, Raydonal Ospina e OSPINA, Raydonal
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Em determinadas comunidades, alguns nós chamados de líderes de comunidade possuem uma grande capacidade para difundir informação e ideias. Muitos algoritmos de detecção de comunidades têm sido propostos na literatura. No entanto, poucos trabalhos têm abordado o problema de selecionar os líderes dessas comunidades. Nesse sentido, algoritmos como o Leader Rank, LCDA 1 e LCDA 2 foram desenvolvidos com esse propósito. Nesse trabalho propomos quatro novos algoritmos baseados na metaheurística GRASP e GRASP Reativo que utilizam adaptações do LCDA na fase de construção. Além destes algoritmos, desenvolvemos um método de avaliação da qualidade de detecção de comunidade e líderes de algoritmos através da geração de redes sintéticas que contém essas estruturas de comunidade e liderança. Os resultados experimentais mostram que, a qualidade da solução para a detecção de líderes e comunidades em redes sociais com os algoritmos propostos performam eficientemente e são tão competitivos como os relatados atualmente na literatura. Além disto, nosso gerador apresenta possibilidades de estruturas de grafos, trazendo uma representação de diversas topologias de grafos/redes, além de incluir e revelar como a estrutura de liderança influência na estrutura de comunidade e vice-versa.CAPESDetecting communities is a subject that has fascinated the scientific community due to the need to control the consumption and demand for resources and infrastructures in complex systems such as social networks and its massive generation of information in the current paradigm of Big Data. A community is defined as a set of nodes in a network that have similar properties. In certain communities, some nodes called community leaders have a great capacity to spread information and ideas. Many community detection algorithms have been proposed in the literature. However, few studies have addressed the problem of selecting the leaders of these communities. In this sense, algorithms such as Leader Rank, LCDA 1 and LCDA 2 were developed for this purpose. In this work we propose four new algorithms based on the metaheuristic GRASP and Reative GRASP that use adaptations of the LCDA in the construction phase. In addition to these algorithms, we have developed a method for assessing the quality of community detection and algorithm leaders through the generation of synthetic networks that contain these community and leadership structures. The experimental results show that the quality of the solution for the detection of leaders and communities in social networks with the proposed algorithms perform efficiently and are as competitive as those currently reported in the literature. In addition, our generator offers possibilities for graph structures, bringing a representation of various graph/network topologies, in addition to including and revealing the leadership structure in the community structure and vice versa.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessEstatística aplicadaRedes sociaisMetaheurísticas para detecção de líderes e comunidade em redes sociaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Francisco Jucelino Matos Júnior.pdfTESE Francisco Jucelino Matos Júnior.pdfapplication/pdf6461088https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/39808/1/TESE%20Francisco%20Jucelino%20Matos%20J%c3%banior.pdf70308359fc7ef838117bc9f7d0098472MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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