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Desenvolvimento de algoritmos centrados em vértice para detecção de padrões em grafos em larga escala utilizando processamento paralelo assíncrono

Processo: 14/25337-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2016
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:José Fernando Rodrigues Júnior
Beneficiário:Gabriel Perri Gimenes
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Análise de dados   Banco de dados

Resumo

A dinâmica da chamada Web 2.0 - na qual os próprios usuários são criadores de informação - levou à produção de dados à uma escala inédita, denominada escala planetária, ou escala web. Muitas vezes, esses dados representam relacionamentos entre seus elementos como em redes de relacionamento, sistemas de recomendação, fóruns online, redes de comunicação eletrônica, redes de citação científica, entre muitos outros. Tais dados são adequadamente representados como grafos e podem ser exploradas em tarefas analíticas por meio de suas diversas propriedades, tais como o peso das arestas, textos associados aos vértices, e a dinâmica temporal. Para se analisar tais grafos tem se usado técnicas de processamento distribuído via clusters computacionais, adicionando complexidade e custo extras que podem ser proibitivos. Por esta razão é desejável a capacidade de processar grafos de escala planetária em um único nó computacional. Para isso, neste trabalho, se irá trabalhar com técnicas de processamento iterativo centrado em vértices ou arestas, combinadas com processamento matricial e técnicas de processamento de texto; o objetivo é a definição de um arcabouço de análise capaz de revelar padrões, ampliar a compreensão, e auxiliar na tomada de decisão. Com estas técnicas pretende-se o desenvolvimento de novos algoritmos e sistemas para resolver problemas como detecção de fraude, análise de comportamento e análise de sentimento, em diversos domínios.

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)
SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, AUG 13 2019. Citações Web of Science: 0.

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