Processo: 15/14228-9

Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular

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

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.

PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS

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.

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.