| Processo: | 18/24260-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2020 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Zhao Liang |
| Beneficiário: | Didier Augusto Vega Oliveros |
| Supervisor: | Santo Fortunato |
| Instituição Sede: | Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | 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 |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Deteção de comunidades em redes temporais | Medidas de centralidade em redes temporais | Métodos para análise de dados espaço-temporais | redes climáticas | Redes Complexas | Redes multiplex e dinâmicas | 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. | |
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