Use este identificador para citar o ir al link de este elemento:
http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AQRPF6
Tipo: | Tese de Doutorado |
Título: | Tie strength in co-authorship social networks: analyses, metrics and a new computational model |
Autor(es): | Michele Amaral Brand?o |
primer Tutor: | Mirella Moura Moro |
primer miembro del tribunal : | Ana Paula Couto da Silva |
Segundo miembro del tribunal: | Jonice de Oliveira Sampaio |
Tercer miembro del tribunal: | Jose Palazzo Moreira de Oliveira |
Cuarto miembro del tribunal: | Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo |
Resumen: | O estudo de relacionamentos sociais tem sido utilizado para construir modelos rigorosos que revelam a evolução de redes sociais e seus dinamismos. Uma propriedade dos relacionamentos sociais é a força, a qual tem sido aplicada em diferentes contextos como por exemplo: difusão de informação, análises de padrões em logs de comunicação e avaliação da produtividade científica de pesquisadores. Especialmente, analisar a força dos relacionamentos permite investigar como diferentes relacionamentos desempenham papéis distintos e identificar o impacto em nível micro e macro na rede. O objetivo desta tese é medir a força dos relacionamentos de co-autoria em redes sociais acadêmicas não-temporais e temporais. As principais contribuições são: (1) uma revisão do estado-da-arte e uma taxonomia para redes sociais profissionais, que contextualizam o problema abordado neste trabalho; (2) uma análise de como propriedades topológicas relacionam-se com a força dos relacionamentos, pois nossos resultados mostram que diferentes propriedades topológicas explicam variações na força dos relacionamentos de co-autoria, dependendo da área de pesquisa; (3) uma nova métrica chamada tieness que é fácil de calcular e melhor diferencia a força dos relacionamentos em diferentes níveis em redes sociais de co-autoria não-temporais; (4) uma análise da dinâmica das forças dos relacionamentos ao longo do tempo através de dois algoritmos, um já existente e um proposto aqui, chamado STACY (Strength of Ties Automatic-Classifier over the Years); e (5) um novo modelo computacional chamado temporal_tieness que diretamente classifica com baixo custo computacional a força dos relacionamentos em redes sociais temporais de co-autoria. |
Abstract: | In social networks, tie strength has been largely explored in different contexts, such as information diffusion and evaluation of scientific productivity. In this thesis, we measure the strength of co-authorship ties in non-temporal and temporal social networks. In sum, the main contributions are: (1) a survey and a taxonomy of social professional networks; (2) an analysis of how topological properties relate to tie strength in non-temporal networks, which reveal how different properties explain variations in tie strength; (3) a new metric called tieness that better differentiates tie strength in distinct levels in non-temporal networks; (4) a new algorithm to measure tie strength called STACY (Strength of Ties Automatic-Classifier over the Years), which is able of better identifying strong ties than a state of the art algorithm; and (5) a new computational model called temporal_tieness to classify tie strength in temporal networks with low computational cost. |
Asunto: | Sistemas de recomendação Computação Co-autoria Redes de relações sociais |
Idioma: | Inglês |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AQRPF6 |
Fecha del documento: | 20-abr-2017 |
Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado |
archivos asociados a este elemento:
archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
micheleamaralbrand_o.pdf | 14.18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los elementos en el repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, salvo cuando es indicado lo contrario.