dc.contributor.author | Carvalho, Guilherme Michel Lima de | |
dc.date.accessioned | 2022-06-03T19:17:30Z | |
dc.date.available | 2022-06-03T19:17:30Z | |
dc.date.issued | 2022-04-08 | |
dc.identifier.citation | CARVALHO, Guilherme Michel Lima de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos. 2022. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16236. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/16236 | |
dc.description.abstract | Complex systems are composed of several components that interact with each other. A natural
approach for these types of systems is to use mathematical graph abstraction. In different
contexts in the real world, it is possible to use complex network techniques to model these
systems. In these systems, dynamic processes such as the spread of information and the spread
of disease can occur. In this work we consider the use of artificial neural network techniques
for graph-structured data in order to study the propagation of rumor in complex networks and
the detection of community structures. For the proposed case of rumor, a model was developed
based on graph neural networks for the porpuse of detected the source of the a rumour in graphs
with community structure and for community dectection was evaluate the potential of graph
neural networks in comparison to traditional methods of the network science. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Redes neurais para grafos | por |
dc.subject | Sistemas complexos | por |
dc.subject | Aprendizado de máquina | por |
dc.subject | Graph neural networks | eng |
dc.subject | Complex systems | eng |
dc.subject | Machine Learning | eng |
dc.title | Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos | por |
dc.title.alternative | Graph neural networks and its applications to complex systems | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Rodrigues, Francisco Aparecido | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2153014839354888 | por |
dc.description.resumo | Sistemas complexos são compostos de diversos componentes que interagem entre si. Uma
abordagem natural para estes tipos de sistemas é utilizando a abstração matemática de grafos.
Em diversos contextos do mundo real é possível se utilizar técnicas de redes complexas para
a modelagem desses sistemas. Nestes sistemas podem ocorrer processos dinâmicos como por
exemplo a propagação de informação e a propagação de doenças. Neste trabalho consideramos
a utilização de técnicas de redes neurais artificiais para dados estruturados como grafos com o
objetivo de estudar a propagação de rumor em redes complexas e a detecção de estruturas de
comunidades. Para o caso de propagação de rumor, foi proposto um modelo baseado em redes
neurais para grafos com o objetivo de recuperar a origem de propagação em grafos artificiais
com estruturas de comunidades e para a detecção de estruturas de comunidades foi avaliado
o potencial do aprendizado de representações por redes neurais para grafos em comparação a
algoritmos tradicionais da ciência de redes complexas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA EM PROCESSOS ESTOCASTICOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA | por |
dc.description.sponsorshipId | CAPES: Código de financiamento 001 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/1288291441181363 | por |