Apoio à exploração eficiente de redes sociais de larga escala para recomendação - Corbellini, A.; Mateos, C.; Godoy, D.; Zunino, A.; Schiaffino, S. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2013: Anais do II Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2013)
A maioria dos algoritmos de recomendação no contexto de redes sociais de larga escala luta com a necessidade de uma exploração eficiente do grafo de usuários subjacente. As soluções atuais na forma de bancos de dados específicos para grafos ou arcabouços para algoritmos de grafos não se adaptam bem ao processamento de padrões complexos de navegação. Neste artigo, apresentamos uma abordagem para apoiar algoritmos de recomendação social que operam com grandes grafos em um cluster de computadores baseado em políticas, regras que permitem aos usuários limitar a quantidade de paralelismo e controlar a localização da tarefa.