Classificação de Relações Sociais para Melhorar a Detecção de Comunidades

Abstract

Relacionamentos sociais podem ser separados em diferentes classes pela regularidade com que ocorrem e pela similaridade entre eles. Neste contexto, propomos um processo para tratamento de dados de redes sociais que explora as características temporais para melhorar a detecção de comunidades por algoritmos existentes. Por meio de um processo de remoção de interações aleatórias, observamos que as redes sociais convergem para uma topologia com interações mais puramente sociais e comunidades com maior modularidade.

Who is really in my social circle?

“…5 Overview of the social relationship mining process that results in a filtered static graph S for the community detection task. Source (adapted): Leão et al [81] [69]. Figure 7 also shows that, for most of the networks, the random relationships were removed with few iterations (five or less), except in the case of the USC network that required 10 iterations.…”

Importância das Colaborações Interdisciplinares nas Redes de Coautoria Científica

“…Como trabalhos futuros, pretendemos analisar como ocorre a formação daqueles docentes que transferem conhecimento para outrasáreas através de novas colaborações [Mooney et al 2013, Silva et al 2016. Uma outra perspectiva consiste em explicitar a força das colaborações [Brandão et al 2016] para, por exemplo, destacar os principais atores (pesquisadores ou grupos de pesquisadores) que tornam uma rede mais integrada, como também para identificar aquelas colaborações que em função de sua força dão origem a novas comunidades acadêmicas [Leão et al 2017]. Além disso, evidências obtidas nos levam a especular que há um compartilhamento do conhecimento interdisciplinar implícito entre as regiões do país.…”

Mineração de Perfis Sociais em Redes Temporais

“…Além disso, Granovetter [1973] define a força dos relacionamentos sociais a partir da estrutura topológica de uma rede. Tal conceito é utilizado por Alves et al [2016] para medir a força dos relacionamentos em redes sociais de desenvolvedores e por Leão et al [2017] para filtrar ruído informacional causado pela aleatoriedade em relações sociais.…”