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Aprendizado semi-supervisionado dinâmico e ativo baseado em redes complexas

Processo: 11/18496-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de março de 2012 - 29 de fevereiro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Marcos Gonçalves Quiles
Beneficiário:Marcos Gonçalves Quiles
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesq. associados:Márcio Porto Basgalupp ; Zhao Liang
Bolsa(s) vinculada(s):13/18530-6 - Ferramenta para visualização de redes complexas, BP.IC
12/19616-9 - Ferramenta para visualização de redes complexas, BP.IC
12/11138-0 - Implementação de uma biblioteca para análise de redes complexas, BP.IC
Assunto(s):Aprendizado computacional  Redes complexas 

Resumo

Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de novas técnicas de aprendizado semi-supervisionado baseadas em redes para conjuntos de dados dinâmicos. Para o desenvolvimento dessas técnicas, serão utilizadas propriedades das redes complexas que representarão os dados e modelos computacionais dinâmicos para propagação dos rótulos. Das redes complexas serão extraídas medidas a serem utilizadas como parâmetros de seleção de vértices. Essa seleção terá duas finalidades: indicar ao especialista quais exemplos necessitam de rotulação (aprendizado ativo) e a quais vértices da rede os novos exemplos serão conectados (crescimento dinâmico da rede). A propagação dos rótulos na rede (classificação semi-supervisionada) será realizada por modelos computacionais dinâmicos, com enfoque nos modelos de competição de partículas e modelos de sincronização de neurônios. A partir dos estudos realizados ao longo deste projeto e com o desenvolvimento das novas técnicas, espera-se gerar contribuições originais em três linhas: 1) uma proposta de representação em redes de conjuntos de dados dinâmicos; 2) desenvolvimento de técnicas capazes de tratar dados dinâmicos; e 3) utilização do aprendizado ativo utilizando propriedades das redes complexas como forma de otimizar o trabalho do especialista no processo de rotulação. Este projeto representa a continuação e ampliação do projeto de Pós-doutoramento, Proc. Fapesp 2008/09553-4, interrompido em novembro de 2009 devido à nomeação do candidato na vaga de Professor Adjunto do ICT/UNIFESP. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
QUILES, MARCOS G.; MACAU, ELBERT E. N.; RUBIDO, NICOLAS. Dynamical detection of network communities. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, MAY 9 2016. Citações Web of Science: 6.
BREVE, FABRICIO A.; ZHAO, LIANG; QUILES, MARCOS G. Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise. Neurocomputing, v. 160, p. 63-72, JUL 21 2015. Citações Web of Science: 4.

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