STACY: Um Novo Algoritmo para Automaticamente Classificar a Força dos Relacionamentos ao Longo dos Anos

  • Michele A. Brandão Universidade Federal de Minas Gerais
  • Pedro O. S. Vaz de Melo Universidade Federal de Minas Gerais
  • Mirella M. Moro Universidade Federal de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0002-0545-2001

Resumo


Entender relacionamentos entre pessoas em uma rede social e medir suas forças ao longo do tempo são problemas interessantes com várias aplicações. Aqui, propomos um novo algoritmo (STACY) para automaticamente classificar a força dos relacionamentos em oito diferentes classes considerando o aspecto temporal. Os resultados mostram que tais classes representam e distinguem relacionamentos, e STACY é capaz de identificar relacionamentos fortesque persistem mais do que os classificados por um algoritmo do estado-da-arte.
Palavras-chave: Grafos Temporais, Força dos Relacionamentos, Rede Social

Referências

Alves, G. B., Brandão, M. A., Santana, D. M., da Silva, A. P. C., and Moro, M. M. (2016). The strength of social coding collaboration on github. In SBBD, pages 247–252, Salvador, Brazil.

Brandão, M. A. and Moro, M. M. (2015). Analyzing the strength of co-authorship ties with neighborhood overlap. In DEXA, pages 527–542, Linz, Austria.

Castilho, D., Vaz de Melo, P. O. S., and Benevenuto, F. (2017). The strength of the work ties. Information Sciences, 375:155–170.

Gilbert, E. and Karahalios, K. (2009). Predicting tie strength with social media. In SIGCHI, pages 211–220, Boston, USA.

Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Joumal af Sociology, 78(6):1360–1380.

Karsai, M., Perra, N., and Vespignani, A. (2014). Time varying networks and the weakness of strong ties. Scientific reports, 4.

Kostakos, V. (2009). Temporal graphs. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 388(6):1007–1023.

Laurent, G., Saramäki, J., and Karsai, M. (2015). From calls to communities: a model for time-varying social networks. The European Physical Journal B, 88(11):1–10.

Lima, H., Silva, T. H., Moro, M. M., Santos, R. L., Meira Jr, W., and Laender, A. H. (2013). Aggregating productivity indices for ranking researchers across multiple areas. In JCDL, pages 97–106, NYC, USA.

Miller, J. C. and Hagberg, A. (2011). Efficient generation of networks with given expected degrees. In WAW, pages 115–126, Atlanta, USA.

Nicosia, V. et al. (2013). Temporal Networks, chapter Graph Metrics for Temporal Networks, pages 15–40. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg.

Vaz de Melo, P. O. S. et al. (2015). Recast: Telling apart social and random relationships in dynamic networks. Performance Evaluation, 87:19–36.

Zaki, M. J. and Meira Jr, W. (2014). Data mining and analysis: Fundamental concepts and algorithms. Cambridge University Press.

Zignani, M., Gaito, S., and Rossi, G. P. (2016). Predicting the link strength of newborn links. In WWW, pages 147–148, Montreal, Canada.
Publicado
02/10/2017
BRANDÃO, Michele A.; DE MELO, Pedro O. S. Vaz; MORO, Mirella M.. STACY: Um Novo Algoritmo para Automaticamente Classificar a Força dos Relacionamentos ao Longo dos Anos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 32. , 2017, Uberlândia/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 136-147. ISSN 2763-8979. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2017.171411.