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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2019.tde-29082019-150859
Documento
Autor
Nome completo
Andrey Luan Gomes Contel
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2019
Orientador
Banca examinadora
Rodrigues, Francisco Aparecido (Presidente)
Boas, Paulino Ribeiro Villas
Silva, Paulo Henrique Ferreira da
Título em português
Inferência estatística e amostragem de redes complexas
Palavras-chave em português
Amostragem
Aprendizado de máquina
Grafos
Inferência
Redes complexas
Resumo em português
Redes complexas são formadas por amostras de dados obtidos a partir do mapeamento da estrutura de sistemas complexos. Geralmente, diferentes métodos de amostragem são considerados para a construção da rede. No entanto, dependendo do método, as amostras podem ser muito diferentes das redes originais. Logo, uma comparação entre os diferentes métodos de amostragem é altamente recomendável, de modo a permitir escolher o método que preserve uma determinada característica. Nesse trabalho, propomos uma comparação de métodos de amostragem de redes e um estudo considerando métodos inferência estatística e técnicas de amostragem em grafos para estimar as principais medidas de caracterização.
Título em inglês
Statistical inference and sampling of complex network
Palavras-chave em inglês
Complex network
Graphs
Inference
Machine learning
Sampling
Resumo em inglês
Complex networks are formed by data samples obtained from the mapping of complex system structures. Generally, different sampling methods are considered for the construction of the network. However, depending on the method, the samples may be very different from the original networks. Therefore, a comparison between the different methods of sampling is highly recommended, in order to allow to choose the method that preserves a certain characteristic. In this work, we propose a comparison of network sampling methods and a study considering statistical inference methods and graph sampling techniques to estimate the main characterization measures.
 
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Data de Publicação
2019-10-18
 
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