Análise e Mineração de Redes Sociais

• Processo: 15/14228-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Alneu de Andrade Lopes
• Beneficiário: Alneu de Andrade Lopes
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Alan Demétrius Baria Valejo ; Jorge Carlos Valverde Rebaza ; Ricardo Miguel Puma Alvarez
• Auxílio(s) vinculado(s): 17/50153-9 - Graph-based total recall information retrieval on text document corpora, AP.R SPRINT
• Assunto(s): Mineração de dados Mídias sociais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Mineração de Dados | Mineração de Redes Sociais | Redes sociais online | Mineração de Dados

Resumo

Redes sociais online são plataformas web que refletem as estruturas de redes sociais do mundo real, tais como redes de amizades, profissionais, familiares, entre outras. Nos últimos anos, o estudo das redes sociais tem atraído a atenção da comunidade científica pela sua variedade de aplicações, tais como: sistemas de recomendação de amizade, locais e produtos, sistemas de planejamento de viagens, e social cataloging, que permite aos usuários organizar suas coleções (de livros, músicas, lugares visitados, entre outros) enquanto interagem com outros usuários e anotam suas impressões e recomendações. Algumas dessas redes contém informações de geolocalização dos usuários que abrem portas para uma gama maior ainda de aplicações. Dada a natureza dinâmico-temporal, heterogênea e eventualmente georreferenciada das redes sociais, existem diferentes problemas a serem enfrentados. Este projeto endereça os seguintes problemas 1) formação de novos relacionamentos entre usuários; 2) detecção de comunidades e 3) análise de comportamento de grupos de usuários. O projeto relaciona-se com dois projetos de doutorado e um de mestrado, todos em andamento. Observa-se que grande parte das pesquisas em redes sociais abordam apenas o uso de informações do comportamento do par de usuários analisados ou de sua vizinhança, isto é informações locais. Esperamos neste projeto investigar em profundidade como o comportamento de grupos de usuários, e dados adicionais como geolocalização e temporais em redes heterogêneas impactam no problema de criação de novos relacionamentos e na dinâmica das redes sociais. (AU)

Publicações científicas

(16)

(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)

VALEJO, ALAN; GOES, FABIANA; ROMANETTO, LUZIA; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, OCT 2019. (17/05838-3, 15/14228-9)

BERTON, LILIAN; FALEIROS, THIAGO DE PAULO; VALEJO, ALAN; VALVERDE-REBAZA, JORGE; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. RGCLI: Robust Graph that Considers Labeled Instances for Semi Supervised Learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, FEB 22 2017. (11/23689-9, 11/21880-3, 15/14228-9, 13/12191-5)

MINATEL, DIEGO; VALEJO, ALAN; LOPES, ALNEU A.; IEEE. Trajectory network assessment based on analysis of stay points cluster. 2018 7TH BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), v. N/A, p. 6-pg., 2018-01-01. (15/14228-9)

VALEJO, ALAN; FALEIROS, THIAGO; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A coarsening method for bipartite networks via weight-constrained label propagation. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 195, MAY 11 2020. (17/05838-3, 15/14228-9)

VALEJO, ALAN; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; FILHO, GERALDO P. R.; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Multilevel approach for combinatorial optimization in bipartite network. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 151, p. 45-61, JUL 1 2018. (17/05838-3, 15/14228-9)

DRURY, BRETT; VALVERDE-REBAZA, JORGE; MOURA, MARIA-FERNANDA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A survey of the applications of Bayesian networks in agriculture. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 65, p. 29-42, OCT 2017. (13/12191-5, 11/20451-1, 15/14228-9)

ROSSI, RAFAEL GERALDELI; LOPES, ALNEU DE ANDRADE; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Using bipartite heterogeneous networks to speed up inductive semi-supervised learning and improve automatic text categorization. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 132, p. 94-118, SEP 15 2017. (11/12823-6, 14/08996-0, 15/14228-9)

VALEJO, ALAN; FERREIRA, VINICIUS; FABBRI, RENATO; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A Critical Survey of the Multilevel Method in Complex Networks. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 53, n. 2, APR 2020. (15/14228-9, 17/05838-3)

FALEIROS, THIAGO DE PAULO; ROSSI, RAFAEL GERALDELI; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 87, n. SI, p. 127-138, FEB 1 2017. (11/12823-6, 11/22749-8, 15/14228-9)

MINATEL, DIEGO; FERREIRA, VINICIUS; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, v. 851, p. 62-76, JAN 6 2021. (15/14228-9)

CORREA, JR., EDILSON A.; LOPES, ALNEU A.; AMANCIO, DIEGO R.. Word sense disambiguation: A complex network approach. INFORMATION SCIENCES, v. 442, p. 103-113, MAY 2018. (17/13464-6, 16/19069-9, 15/14228-9, 14/20830-0, 11/22749-8)

VALVERDE-REBAZA, JORGE C.; ROCHE, MATHIEU; PONCELET, PASCAL; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. The role of location and social strength for friendship prediction in location-based social networks. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, v. 54, n. 4, p. 475-489, JUL 2018. (13/12191-5, 15/14228-9)

FALEIROS, THIAGO DE PAULO; VALEJO, ALAN; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Unsupervised learning of textual pattern based on Propagation in Bipartite Graph. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 3, p. 543-565, 2020. (11/23689-9, 15/14228-9)

BERTON, LILIAN; LOPES, ALNEU DE ANDRADE; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; IEEE. A Comparison of Graph Construction Methods for Semi-Supervised Learning. 2018 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., 2018-01-01. (16/23698-1, 15/14228-9, 11/21880-3)

FALEIROS, THIAGO DE PAULO; ROSSI, RAFAEL GERALDELI; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 87, p. 12-pg., 2017-02-01. (15/14228-9, 11/12823-6, 11/22749-8)

VALEJO, ALAN; GOES, FABIANA; ROMANETTO, LUZIA; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, v. 62, n. 4, p. 29-pg., 2019-10-19. (15/14228-9, 17/05838-3)