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Processamento analítico de grandes grafos: identificação de padrões para o suporte à decisão na Web 2.0

Processo: 16/02557-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2016 - 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:José Fernando Rodrigues Júnior
Beneficiário:José Fernando Rodrigues Júnior
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Redes sociais  Banco de dados  Mineração de dados 

Resumo

A tecnologia computacional do século XXI, caracterizada pela Web 2.0, propiciou poderosos recursos para geração de conteúdo digital, para o acesso generalizado à informação, e para a crescente conexão entre sistemas, pessoas e, recentemente, qualquer dispositivo eletrônico. Essa tecnologia leva à produção de dados a partir de fontes de diversos aspectos de nossa vida em uma escala inédita, a qual tem recebido diversas denominações como {\it Big Data}, escala Web, escala planetária ou dados massivos. Muitos desses dados descrevem relacionamentos que são adequadamente representados como grafos, os quais permitem tarefas analíticas que ajudam na otimização de processos como políticas públicas, decisões comerciais, segurança, medicina, e o suporte à decisão orientada a domínio. Para se analisar tais grafos tem-se usado de técnicas de processamento distribuído que adicionam complexidade e custo extra, o qual, muitas vezes, é proibitivo; tornando-se desejável o processamento de grafos em larga escala em um único nó computacional. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de técnicas de processamento em bloco para um único nó computacional, explorando-se as vertentes de pré-processamento, projeto de algoritmos, e visualização. Com estas técnicas pretende-se suprir as necessidades computacionais atuais e futuras, provendo processamento otimizado para problemas ligados à análise de grafos. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Un software detecta la difamación fraudulenta en sitios web de comercio electrónico 
Software detecta difamação fraudulenta em sites de comércio eletrônico 

Publicações científicas (4)
(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)
SPADON, GABRIEL; BRANDOLI, BRUNO; ELER, DANILO M.; RODRIGUES-, JR., JOSE F. Detecting multi-scale distance-based inconsistencies in cities through complex-networks. JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, v. 30, p. 209-222, JAN 2019. Citações Web of Science: 1.
SCABINI, LEONARDO F. S.; FISTAROL, DANILO O.; CANTERO, SAVIO V.; GONCALVES, WESLEY N.; MACHADO, BRUNO BRANDOLI; RODRIGUES, JR., JOSE F. Angular descriptors of complex networks: A novel approach for boundary shape analysis. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 89, p. 362-373, DEC 15 2017. Citações Web of Science: 4.
MACHADO, BRUNO BRANDOLI; SCABINI, LEONARDO FELIPE; MARGARIDO ORUE, JONATAN PATRICK; DE ARRUDA, MAURO SANTOS; GONCALVES, DIOGO NUNES; GONCALVES, WESLEY NUNES; MOREIRA, RAPHAELL; RODRIGUES-, JR., JOSE F. A complex network approach for nanoparticle agglomeration analysis in nanoscale images. JOURNAL OF NANOPARTICLE RESEARCH, v. 19, n. 2 FEB 11 2017. Citações Web of Science: 2.
GIMENES, GABRIEL; CORDEIRO, ROBSON L. F.; RODRIGUES-, JR., JOSE F. ORFEL: Efficient detection of defamation or illegitimate promotion in online recommendation. INFORMATION SCIENCES, v. 379, p. 274-287, FEB 10 2017. Citações Web of Science: 4.

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