Determinação empírica do ponto ótimo de fragmentação para redes modulares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Pereira, Carolina de Abreu
Orientador(a): Goncalves, Sebastian
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/211452
Resumo: Muitas redes reais tendem a se organizar em estruturas de comunidades, neste trabalho é explorada a relação entre a existência dessas estruturas e a fragilidade das redes frente a remoções de nodos, também chamado de ataque. Para tanto, realizou-se todas as possíveis remoções de n nodos de redes de tamanho N, então, para cada rede, foi medido o tamanho da maior componente conectada restante depois de cada remoção. Dentre essas medidas, o menor tamanho de componente obtido representa o dano máximo possível à rede, limitado à remoção de n nodos. O conjunto de n nodos que produz tal dano é chamado de conjunto ótimo. Aplicou-se o procedimento em uma série de redes com modularidade controlada e variada, sendo a modularidade uma medida do quão bem um rede pode ser dividida em comunidades. Estes resultados foram comparados com resultados de métodos heurísticos de fragmentação de rede, em i.e., ataque Adaptativo de Alta Intermediação (HBA), Influência Coletiva (IC) e Ataque Baseado em Módulos (MBA). Por questões práticas, foram escolhidos principalmente ataques de tamanho n = 5 em redes de tamanho N = 100, devido aos limites computacionais para remoção dos nodos, aproximadamente 7.5 × 107 combinações para esse caso. Os resultados mostram que a robustez das redes, tanto para o ataque ótimo quanto para direcionados, tem uma relação inversa com a modularidade. Para modularidades inferiores a um valor crítico, todas as estratégias heurísticas estudadas são muito semelhantes a remoções aleatórias de nodos. Por outro lado, as redes são altamente vulneráveis a ataques heurísticos para modularidades superiores ao valor crítico.