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Processos Dinâmicos em Aprendizado de Máquina baseados em Redes Complexas

Processo: 16/23698-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Zhao Liang
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):18/24260-5 - Análise de dados espaço-temporais baseado em redes complexas, BE.EP.PD
Assunto(s):Aprendizado computacional   Redes complexas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Processos de propagação | Propagação de rótulos | Redes Complexas | Redes de informação heterogênea | Redes Multicamadas | Aprendizado de Máquina

Resumo

Processos de propagação são ubíquos em muitos sistemas complexos baseados em redes. A propagação de uma epidemia, um rótulo ou informação compartilham características semelhantes e dependem profundamente da organização da rede. As redes complexas possuem natureza heterogênea, onde alguns vértices são mais influentes que outros e existem diferentes tipos de vértices conectados entre si. Desse modo, entender como a estrutura da rede impacta nas dinâmicas e também como inferir a estrutura a partir dessas dinâmicas é de suma importância para a área. Neste projeto, objetivamos desenvolver métodos para aprimorar as tarefas dos processos dinâmicos de aprendizado de máquina em redes complexas, analisando o impacto que a rede exerce sobre elas. Vamos analisar quais os vértices mais influentes na tarefa de propagação de rótulos e quais podem ser recomendados para serem rotulados de modo a maximizar os resultados do processo. Também, desenvolveremos métodos para detectar a estrutura de comunidades da rede a partir das dinâmicas de propagação. Por último, mediante o uso de redes multicamadas, desenvolveremos um método de seleção de atributos próprio para redes. As análises serão conduzidas considerando a teoria de redes complexas e aprendizado de máquina, usando bases de dados artificiais e reais, avaliando com os métodos da literatura e aplicando em possíveis problemas reais.

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Publicações científicas (24)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; FERREIRA, LEONARDO N.; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.; GERVASI, O; MURGANTE, B; MISRA, S; GARAU, C; et al. Dynamic Community Detection into Analyzing of Wildfires Events. COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2020, PT I, v. 12249, p. 16-pg., . (16/16291-2, 19/26283-5, 17/05831-9, 19/00157-3, 15/50122-0, 16/23698-1, 16/23642-6)
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