Usando Representações Não Supervisionadas Para Extração de Características Em Grafos em Dados de Redes Sociais - Nascimento, Erick S.; Pimenta, Ivo A.; Lee, Marcelo H.; Santos, Janaína R.; Araújo, Thelmo P.; Gomes, Rafael L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Embora Redes Neurais em Grafos (Graph Neural Networks - GNNs) sejam essenciais para redes sociais, a alta sobrecarga computacional e o intenso ajuste de parâmetros frequentemente dificultam sua adoção. Propomos um framework de aprendizado desacoplado para classificação de nós, substituindo arquiteturas profundas por embeddings estruturais de baixa dimensionalidade combinados com aprendizado de máquina tradicional. Ao separar as fases de representação e classificação, nosso método reduz significativamente o uso de memória e o tempo de treinamento. Resultados em diversos datasets demonstram desempenho competitivo, oferecendo uma alternativa escalável e interpretável às GNNs convencionais.