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Análise de dados espaço-temporais baseado em redes complexas

Processo: 18/24260-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2019
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Zhao Liang
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
Supervisor no Exterior: Santo Fortunato
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Local de pesquisa: Indiana University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:16/23698-1 - Processos Dinâmicos em Aprendizado de Máquina baseados em Redes Complexas, BP.PD
Assunto(s):Redes complexas

Resumo

A teoria de redes complexas ajudou a identificar informações valiosas em muitos domínios, onde os sistemas são complexos, com conexões e propriedades não triviais. Desta forma, entender como a estrutura da rede impacta a dinâmica e também como inferir a estrutura a partir dessas dinâmicas é de suma importância para a área. Neste projeto, objetivamos desenvolver métodos para analisar os padrões de atividade e evolução das redes dinâmicas. O projeto inclui a proposta, desenvolvimento e teste de novas técnicas para mineração de redes temporais e dinâmicas e a aplicação de técnicas de análise de redes para problemas do mundo real. Analisaremos e avaliaremos padrões de redes dinâmicas em dados espaços-temporais de clima, cujos índices climáticos são geo e temporalmente marcados. Vamos propor um conjunto de métodos para redes geo-temporais que, embora aplicados sobre dados climáticos, podem em princípio ser estendidos a qualquer tipo de dados temporais. Outros possíveis conjuntos de dados que iremos explorar incluem a difusão da desinformação, dados da rede de votação e redes de opinião. Quanto à fundamentação para a avaliação geo-temporal, pretendemos aplicar e adaptar métodos clássicos de redes, incluindo medidas de centralidade, algoritmos de detecção de comunidades e métricas globais de redes para avaliar a estrutura. As análises serão realizadas considerando a teoria de redes complexas, aprendizado de máquina e redes dinâmicas, utilizando conjuntos de dados artificiais e reais, avaliando os métodos da literatura e aplicando-os a problemas reais.

Publicações científicas (6)
(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)
FERREIRA, LEONARDO N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; CARDOSO, MANOEL F.; QUILES, MARCOS G.; ZHAO, LIANG; MACAU, ELBERT E. N. Spatiotemporal data analysis with chronological networks. NATURE COMMUNICATIONS, v. 11, n. 1 AUG 12 2020. Citações Web of Science: 0.
VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO. Influence maximization by rumor spreading on correlated networks through community identification. COMMUNICATIONS IN NONLINEAR SCIENCE AND NUMERICAL SIMULATION, v. 83, APR 2020. Citações Web of Science: 0.
GAO, XUBO; ZHENG, QIUSHENG; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ANGHINONI, LEANDRO; ZHAO, LIANG. Temporal Network Pattern Identification by Community Modelling. SCIENTIFIC REPORTS, v. 10, n. 1 JAN 14 2020. Citações Web of Science: 0.
DE CASTRO SANTOS, MATHEUS A.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ZHAO, LIANG; BERTON, LILIAN. Classifying El Ni & x00F1;o-Southern Oscillation Combining Network Science and Machine Learning. IEEE ACCESS, v. 8, p. 55711-55723, 2020. Citações Web of Science: 0.
VEGA-OLIVERO, DIDIER A.; GOMES, PEDRO SPOLJARIC; MILIOS, EVANGELOS E.; BERTON, LILIAN. A multi-centrality index for graph-based keyword extraction. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, v. 56, n. 6 NOV 2019. Citações Web of Science: 0.
VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ZHAO, LIANG; BERTON, LILIAN. Evaluating link prediction by diffusion processes in dynamic networks. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, JUL 25 2019. Citações Web of Science: 0.

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