Análise de Redes Sociais Científicas
Autores
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5220 |
1992,312
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5221 |
1992,312
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Informações:
Publicações do PESC
Título
Análise de Redes Sociais Científicas
Linha de pesquisa
Engenharia de Dados e Conhecimento
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
11/4/2012
Resumo
As Redes Sociais são estruturas sociais dinâmicas formadas por indivíduos ou
organizações. Geralmente, essas redes são representadas por nós ligados por um ou mais
tipos de relacionamentos. Embora sejam estruturas extremamente complexas, analisá-las
nos permite detectar diversos tipos de conexões entre as pessoas dentro e fora de suas
instituições.
Este trabalho apresenta uma proposta baseada em técnicas de Mineração de Dados
com o intuito de identificar ligações intra e inter organizacionais e permitir uma análise
detalhada dessas ligações. Com o uso de técnicas de agrupamento são identificadas
estruturas sociais e comunidades de pesquisas de forma que o fluxo de conhecimento na
rede social pode ser avaliado. Além disso, novos relacionamentos podem ser sugeridos
para melhorar o fluxo de informações na rede social. Assim, propomos um framework
para suporte à análise das redes sociais multi-relacionais, que inclui módulos voltados
para análise e previsão de novos relacionamentos, além de um módulo voltado para a
análise visual da rede.
organizações. Geralmente, essas redes são representadas por nós ligados por um ou mais
tipos de relacionamentos. Embora sejam estruturas extremamente complexas, analisá-las
nos permite detectar diversos tipos de conexões entre as pessoas dentro e fora de suas
instituições.
Este trabalho apresenta uma proposta baseada em técnicas de Mineração de Dados
com o intuito de identificar ligações intra e inter organizacionais e permitir uma análise
detalhada dessas ligações. Com o uso de técnicas de agrupamento são identificadas
estruturas sociais e comunidades de pesquisas de forma que o fluxo de conhecimento na
rede social pode ser avaliado. Além disso, novos relacionamentos podem ser sugeridos
para melhorar o fluxo de informações na rede social. Assim, propomos um framework
para suporte à análise das redes sociais multi-relacionais, que inclui módulos voltados
para análise e previsão de novos relacionamentos, além de um módulo voltado para a
análise visual da rede.
Abstract
Social Networks are dynamic social structures formed by individuals or
organizations. Usually, these networks are represented by nodes connected by one or
more relationships types. Although they are extremely complex structures, analyze it
allows us to detect many types of connections between people within and outside their
institutions.
This work presents a proposal based on data mining techniques in order to
identify intra and inter organizational relationships and allow a detailed analysis of these
connections. Using clustering techniques we can identify social structures and research
communities, so that the flow of knowledge in the social network can be analyzed. In
addition, new relationships can be suggested to improve the information flow in social
networks. Therefore, we propose a framework to support the analysis of multi-relational
social network, which includes modules focused on link prediction and relationships
analysis, and a module devoted to visual analysis of the network.
organizations. Usually, these networks are represented by nodes connected by one or
more relationships types. Although they are extremely complex structures, analyze it
allows us to detect many types of connections between people within and outside their
institutions.
This work presents a proposal based on data mining techniques in order to
identify intra and inter organizational relationships and allow a detailed analysis of these
connections. Using clustering techniques we can identify social structures and research
communities, so that the flow of knowledge in the social network can be analyzed. In
addition, new relationships can be suggested to improve the information flow in social
networks. Therefore, we propose a framework to support the analysis of multi-relational
social network, which includes modules focused on link prediction and relationships
analysis, and a module devoted to visual analysis of the network.
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