Um método para predição de ligações a partir de mineração em textos e métricas em redes sociais

AUTOR(ES)

Alberto Messias da Costa Souza

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

15/07/2010

RESUMO

As redes sociais conseguem modelar diversos sistemas complexos existentes no mundo real. Conseguir prever o crescimento destas redes é um desafio de pesquisa atual, especialmente ao se tratar das redes sociais tecnológicas usadas na atualidade. Estas redes possuem grandes quantidades de textos que certamente refletem as características inerentes à própria rede. Esta tese procura desvendar a relação existente entre as palavras presentes nos textos das redes sociais e a sua estrutura. Nesta tese, é apresentada a entropia condicional das palavras existentes nas redes sociais em relação aos seus nós como um critério estável para a redução da dimensionalidade encontrada na análise dos textos. É proposta também uma medida de similaridade entre os nós da rede, baseada na probabilidade do uso de palavras pelos nós e, por fim, é proposto um processo de predição de ligações baseado na medida de similaridade proposta, juntamente com aspectos topológicos das redes sociais. Testes com uma rede social real foram realizados para avaliar o desempenho das técnicas propostas.

ASSUNTO(S)

redes complexas redes sociais (eletrônicas) mineração de dados análise de textos métricas (software) entropia redes de comunicação computação absorvedores de radiação

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