Área de concentração: 55134 - Ciências de Computação e Matemática Computacional

Criação: 10/06/2019

Nº de créditos: 12

Carga horária:

Teórica
Por semana
Prática
Por semana
Estudos
Por semana
Duração Total
3 0 9 15 Semanas 180 Horas

Docentes responsáveis:

Alneu de Andrade Lopes
Diego Raphael Amancio


Objetivos:

Os objetivos principais são apresentar conceitos e técnicas de redes complexas endereçados à modelagem e resolução de problemas reais da ciência de computação e mineração de dados baseada em redes.


Justificativa:

Diversos fenômenos do mundo real formam estruturas organizadas em redes como, por exemplo, redes de transmissão e distribuição de energia elétrica, redes viárias, redes sociais, redes de computadores, redes neuronais. Com a relevância desses fenômenos, as ciências e engenharias lidam cada vez mais com problemas modelados por redes complexas (grandes grafos esparsos). Assim, o estudo de redes complexas é importante e de interesse geral para diversas áreas. Em computação, as redes complexas são utilizadas em várias linhas de pesquisa, como mineração de dados, processamento de imagens, recuperação de informação, reconhecimento de padrões, bioinformática e computação em grade. Com o estudo aprofundado da teoria de redes complexas, obtêm-se base para o desenvolvimento de pesquisas na própria área de redes complexas, em outras áreas da computação, bem como em engenharias e outras ciências.


Conteúdo:

A disciplina vai explorar os conceitos, técnicas e aplicações envolvidas nas redes complexas tais como:

1. Introdução
1.1 Conceito Básicos de Redes Complexas
1.2 Evolução de Redes Complexas

2. Modelos e Algoritmos de Geração de Redes Complexas
2.1 Rede Aleatória
2.2 Rede de Mundo Pequeno
2.3 Rede Livre de Escala

3. Medidas de Centralidade em Redes Complexas
3.1 Centralidade
3.2 Conectividade
3.3 Transitividade
3.4 Assortatividade
3.5 Densidade Local
3.6 Betweenness
3.7 Centralidade de autovetor
3.7 Outras Métricas Avançadas

4. Mineração de redes complexas
4.1 Técnicas de construção de redes baseada em distância/similaridade (Rede Knn, Epslon, Gbili, redes textuais e outras)
4.2 Técnicas supervisionadas baseadas em redes (Imbhn classifier, K-associated classifier)
4.3 Técnicas semissupervisionadas baseadas em redes (Aprendizado transdutivo, propagação em redes homogêneas, propagação em redes heterogêneas, propagação em redes bipartidas)
4.3 Técnicas não supervisionadas baseada em redes (Detecção de Comunidades, Clustering em redes, Técnicas de Regularização)
4.4 Web mining
4.4 Outras Técnicas Avançadas (técnicas multinível, Predição de link, propagação de informação em redes)

5. Aplicações;
5.1 Mineração de textos
5.2 Recuperação de Informação
5.3 Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões
5.4 Sistemas de recomendação
5.5 Segurança de Redes (robustez e resistência);
5.6 Bioinformática
5.7 Outras Aplicações


Forma de avaliação:

Prova, trabalhos práticos e seminários.
A nota final será calculada pela média ponderada das notas obtidas pelo aluno nas provas, trabalhos e seminários.


Observação:

Nenhuma.


Bibliografia:

Fundamentais:
NEWMAN, M. E. J., “The structure and function of complex networks”, SIAM Review, 45(2), pp. 167-256, 2003.
Ulrik Brandes Thomas Erlebach (Eds.), Network Analysis - Methodological Foundations, Springer Berlin Heidelberg NewYork, 2005.
DOROGOVTSEV, S. N. and MENDES, J. F. F., Evolution of Networks, Oxford University Press, Oxford (2003).
CHUNG, F. and LU, L., Complex Graphs and Networks, American Mathematical Society, Providence, 2006, ISBN-10: 0-8218-3657-9.
Complementares (se houver):
CORMAN, T. H. et. al., Introduction to algorithms, 2nd edition, the MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2001.
BUCKLEY, F., HARARY, F., Distance in Graphs, Addison-Wesley Publishing Company, Redwood City, 1989.
DIESTEL, R., Graph Theory, Springer-Verlag Heidelberg, New York, 2005.
Artigos relevantes em revistas e conferências importantes na área.
Teses relevantes na área.

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