Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Ferreira, Ana Clara Kandratavicius |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09092021-105904/
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Resumo: |
Este trabalho pretende analisar o problema de previsão e reconstrução de arestas por meio da observação das similaridades entre os nós. A previsão de arestas é um problema de ampla relevância para diversas áreas de conhecimento incluindo estudos sociais, neurociência e redes de infraestrutura. Nestes casos temos o conjunto de arestas observáveis, nosso objetivo é por meio da observação destas e das similaridades entre os vértices que se conectam, inferir arestas faltantes ou arestas que se formarão em algum tempo no futuro. Esse estudo permitirá uma melhor compreensão sobre a relação entre a as características estruturais ou particulares dos vértices e a formação de conexões em redes. |
