Um método para predição de ligações a partir de mineração em textos e métricas em redes sociais

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Alberto Messias da Costa Souza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Redes complexas; Redes sociais (eletrônicas); Mineração de dados; Análise de textos; Métricas (software); Entropia; Redes de comunicação; Computação; Absorvedores de radiação
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2091

As redes sociais conseguem modelar diversos sistemas complexos existentes no mundo real. Conseguir prever o crescimento destas redes é um desafio de pesquisa atual, especialmente ao se tratar das redes sociais tecnológicas usadas na atualidade. Estas redes possuem grandes quantidades de textos que certamente refletem as características inerentes à própria rede. Esta tese procura desvendar a relação existente entre as palavras presentes nos textos das redes sociais e a sua estrutura. Nesta tese, é apresentada a entropia condicional das palavras existentes nas redes sociais em relação aos seus nós como um critério estável para a redução da dimensionalidade encontrada na análise dos textos. É proposta também uma medida de similaridade entre os nós da rede, baseada na probabilidade do uso de palavras pelos nós e, por fim, é proposto um processo de predição de ligações baseado na medida de similaridade proposta, juntamente com aspectos topológicos das redes sociais. Testes com uma rede social real foram realizados para avaliar o desempenho das técnicas propostas.