Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
SILVA, Nitai Bezerra da |
Orientador(a): |
REN, Tsang Ing |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2310
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Resumo: |
Entende-se como Rede Social a estrutura formada por nós, geralmente indivíduos ou organizações, e as interdependências emergidas das interações entre esses nós, como valores, visões, ideias, trocas financeiras, amigos, parentesco, profissão, links da web, relações sexuais, dispersão de doenças (epidemiologia), e rotas aéreas. Dependendo do tipo de interação, um conjunto de nós pode assumir uma configuração diferente. Em um grupo de indivíduos a rede social formada pelas relações profissionais é diferente da rede formada pelos parentescos que por sua vez é diferente da rede formada pela dispersão de doenças. Atualmente existe um enorme interesse em entender a complexidade das Redes Sociais. Este entendimento possibilitará o desenvolvimento de diversas ferramentas para gestão dos ativos que constituem essas redes. Neste trabalho é proposto um mecanismo de recomendação de relacionamentos para Redes Sociais baseado na topologia da rede. O algoritmo desenvolvido analisa o subgrafo composto pelo usuário e todos os outros conectados por até três graus de separação. Contudo, apenas os usuários conectados por dois graus de separação são candidatos a serem sugeridos como novos amigos. O algoritmo utiliza os padrões que caracterizam os relacionamentos do usuário para achar aqueles que seguem este mesmo padrão. O mecanismo de recomendação foi desenvolvido baseado na caracterização e análise da rede formada pelo usuário e os amigos-dos-amigos (friends-of-friends (FOF)). Um módulo do mecanismo foi desenvolvido utilizando algoritmo genético para otimizar as recomendações. O algoritmo genético regula as variáveis responsáveis por ponderar quais características extraídas dos padrões de relacionamento do usuário são mais importantes. Dessa forma as recomendações geradas seguem o mesmo padrão de relacionamentos existentes |