Comparação de Técnicas de Predição de Links em Sub-redes de Coautoria Formada por Currículos da Plataforma Lattes - Santos, Douglas V.; Cunha, Thiago C.; Silva, Antônio B. O.; Parreiras, Fernando S.; Gomes, Orlando A. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2017)
O estudo da plataforma Lattes permite mapear e analisar a rede de pesquisadores no Brasil, o qual pode ser relevante para a adoção de políticas de incentivo ao progresso em ciência, tecnologia e inovação. Neste trabalho foi investigada a rede de coautoria da plataforma Lattes. Essa rede de coautoria evolui temporalmente, ou seja, novas colaborações entre pesquisadores surgem ao longo do tempo. Portanto, empregando-se técnicas de predição de links nessa rede, pode-se prever o crescimento de novas áreas de conhecimento no Brasil. As técnicas analisadas foram Evolução Espectral, uso inédito nesse contexto, Vizinhos Comuns, Adamic-Adar e Jaccard. O objetivo principal foi analisar e avaliar a eficácia desses métodos de predição de links na rede de coautoria da plataforma Lattes. A performance da Evolução Espectral foi inferior às outras técnicas. O melhor resultado obtido foi do método Adamic-Adar – 817 vezes superior à predição aleatória.