Detecção de comunidades em redes complexas por dinâmica de partículas

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Gouvêa, Alessandra Marli Maria Morais [UNIFESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
• Palavras-chave em Português: Redes Complexas; Ciência das Redes; Detecção de Comunidades; Métodos de Partículas
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11600/63674

Muitos dos sistemas que despertam interesse científico ou industrial podem ser descritos por meio de uma estrutura abstrata denominada por rede. O estudo de sistemas via redes tem se mostrado uma área bastante ativa. Tal estudo é comumente realizado com base na análise das propriedades estruturais da rede, isto é, por meio das relações entre seus componentes (topologia). Esta Tese tem por objetivo reinterpretar a análise das propriedades estruturais a partir dos chamados métodos de partículas, uma abordagem que modela e soluciona problemas matemáticos por intermédio da dinâmica newtoniana. Os métodos de partículas abrem margem para extração de medidas de caracterização de rede mediante a caracterização do sistema físico composto pelas partículas definidas pelo método. Dentre as propriedades estruturais, a organização dos vértices em comunidades se destacam, tanto por sua aplicabilidade em questões práticas quanto no estudo da rede como um todo. Sendo assim, este trabalho valida o uso de métodos de partículas na detecção de comunidades em redes. Em suma, esta Tese demonstra que há na Literatura um arcabouço teórico suficiente para tratar o problema da detecção de comunidades por intermédio de métodos de partículas, ao passo que coloca tal abordagem em paridade com os métodos clássicos de detecção. Por fim, propõe-se o modelo GQMR, um novo método de partículas de segunda ordem, que sob determinadas condições oferece estruturas de comunidades com qualidade similar ou superior aos demais modelos propostos na Literatura.