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Análise e mineração de redes sociais

Processo: 15/14228-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de dezembro de 2015 - 30 de novembro de 2018
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
Pesq. associados:Alan Demetrius Baria Valejo ; Jorge Carlos Valverde Rebaza ; Ricardo Miguel Puma Alvarez
Auxílios(s) vinculado(s):17/50153-9 - Graph-based total recall information retrieval on text document corpora, AP.R
Assunto(s):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 (7)
(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; 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. Citações Web of Science: 0.
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. Citações Web of Science: 0.
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. Citações Web of Science: 3.
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. Citações Web of Science: 7.
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. Citações Web of Science: 1.
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. Citações Web of Science: 2.
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. Citações Web of Science: 0.

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