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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.55.2017.tde-14092017-091318
Documento
Autor
Nombre completo
Paulo Roberto Urio
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2017
Director
Tribunal
Liang, Zhao (Presidente)
Amancio, Diego Raphael
Breve, Fabricio Aparecido
Martinez, Alexandre Souto
Título en inglés
Complex network component unfolding using a particle competition technique
Palabras clave en inglés
Community detection
Complex networks
Data clustering
Machine learning
Semi-supervised learning
Resumen en inglés
This work applies complex network theory to the problem of semi-supervised and unsupervised learning in networks that are representations of multivariate datasets. Complex networks allow the use of nonlinear dynamical systems to represent behaviors according to the connectivity patterns of networks. Inspired by behavior observed in nature, such as competition for limited resources, dynamical system models can be employed to uncover the organizational structure of a network. In this dissertation, we develop a technique for classifying data represented as interaction networks. As part of the technique, we model a dynamical system inspired by the biological dynamics of resource competition. So far, similar methods have focused on vertices as the resource of competition. We introduce edges as the resource of competition. In doing so, the connectivity pattern of a network might be used not only in the dynamical system simulation but in the learning task as well.
Título en portugués
Desdobramento de componentes de redes complexas utilizando uma técnica de competição de partículas
Palabras clave en portugués
Agrupamento de dados
Aprendizado de máquina
Aprendizado semissupervisionado
Detecção de comunidades
Redes complexas
Resumen en portugués
Este trabalho aplica a teoria de redes complexas para o estudo de uma técnica aplicada ao problema de aprendizado semissupervisionado e não-supervisionado em redes, especificamente, aquelas que representam conjuntos de dados multivariados. Redes complexas permitem o emprego de sistemas dinâmicos não-lineares que podem apresentar comportamentos de acordo com os padrões de conectividade de redes. Inspirado pelos comportamentos observados na natureza, tais como a competição por recursos limitados, sistema dinâmicos podem ser utilizados para revelar a estrutura da organização de uma rede. Nesta dissertação, desenvolve-se uma técnica aplicada ao problema de classificação de dados representados por redes de interação. Como parte da técnica, um sistema dinâmico inspirado na competição por recursos foi modelado. Métodos similares concentraram-se em vértices como o recurso da concorrência. Neste trabalho, introduziu-se arestas como o recurso-alvo da competição. Ao fazê-lo, utilizar-se-á o padrão de conectividade de uma rede tanto na simulação do sistema dinâmico, quanto na tarefa de aprendizado.
 
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PauloRobertoUrio.pdf (5.12 Mbytes)
Fecha de Publicación
2017-09-14
 
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