id oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-8649
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-86492022-01-25T05:03:28Z Uma nova centralidade para Redes Multiplex não direcionadas A novel centrality for Undirected Multiplex networks Figueirêdo, Bruno César Barreto de Nakamura, Eduardo Freire http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4482716E8&tokenCaptchar=03AGdBq26l99xaw0cpa23mCO7fthmmrlECZUoteaLLLWq0-xW9q96GgfuvGmP9qgc7r27HLDl804ZEocZCPtgfXUDxHzvHA-NxinIArRdsio1-77DgKSaBYkMqu_4FYpSQvHddplW1zXLVaDoSR0uMHVucTq3Hzs7yLtYkyqvFBzSaHWMPej0ASwPbaCvyEAYobj6I3YYa5aAMkMI9Z8BrQTC3s9wx7UNtEzqSx3zZ-rywFbSgjqAViVthHDCqUokCTLhoMcvtDdUm88qJP9jUI7figtL32SqOu278f1WQdl79f018NnFxPnEuaoer4ivbHtgWbT-PtwUlWs7quADBea8MNfMvM_wMYJ0gT81wC0lkStaclrDNjqpfoN3O9xrRpJykKSdesS4osFqpCpfMlsj851I9_QRM2zInZg0wg0GhVycsM5ibw5UIeIOoVGLa-StxQTPkKBWy http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703827E5&tokenCaptchar=03AGdBq25Aazk6PICrR9dnoOFrQE2YjzKFYnjr33-dAyrdmYGmXYAA3PiPD9KPxtxfM44lLDkHTq-GH_IpoFGoQg33V-FeJMAuxBgNbABPAdJgH-7jBhRK5GQna7oOoTgwZ_fmeNlSmlyE1Q2unY4hjw8reFzSqM1vbpHQR0q6VTlZR60-MSqymJFo-pdigRh0lhFQxoFj8i8NGuuRywyGSRRLOdP0_m1LTbLDMOIpEZLOotMLaAmTjLezrK5t8vMO07pG2SsEQdXM47nHv-3G2qPhN8PnN-dTOAL4iVs0bC0915OUuEyzSEAO-i5oPocMwweRZt6JSsvjULuHVhkOtuzfp3P0onmVJTjbob6wR74BDvrwQgSu_qRjg80N0V-YQ0TsWds36V4yMSv0AdqdFkw-vEfPUMvtqVIggFPoPEbloFQ9ZUASMAKIPLBjtLRb1FaPckv8oUjZ4tO_UpsMHWSi-NkBJ_g22g Figueiredo, Carlos Mauricio Serodio Melo, Thiago Eugenio de Balico, Leandro Nelinho 0000-0002-5370-1658 Redes de computadores CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Redes complexas Redes multiplex Medidas de centralidade Detecção de fraude Detecção de nós relevantes Uma questão desafiadora na ciência da informação, em sistemas biológicos e muitos outros campos de pesquisa, é determinar os agentes mais relevantes, ou centrais, em uma rede ou um grafo. Essas redes geralmente descrevem cenários usando nós (objetos) e arestas (as relações entre os objetos). As chamadas medidas de centralidade visam resolver este tipo de desafio, classificando os nós pela sua suposta relevância e elegendo os nós mais relevantes. Esse problema se torna mais desafiador quando uma única rede não é suficiente para representar todo o cenário. Nesses casos, pode-se trabalhar com redes multiplex caracterizadas por um conjunto de camadas de rede, cada uma descrevendo inter-relações que podem mudar dependendo de fatores externos, por exemplo, o tempo. Esta tese propõe uma nova medida de centralidade, a Centralidade Baseada em Grupos para redes multiplex não direcionadas, que tem como objetivo encontrar, de forma eficiente, os nós mais relevantes em uma rede multiplex não direcionada. Utiliza-se três estudos de caso para descrever o uso da centralidade: uma investigação de corrupção brasileira conhecida como “Operação Lava Jato”, o conjunto de livros da franquia Harry Potter e a investigação de corrupção brasileira em licitações públicas conhecida como “Operação Licitante Fantasma”. Nos três estudos de caso a centralidade proposta supera centralidades bem conhecidas, como: Betweenness, Eigenvector, PageRank, Closeness e Weighted Degree, e centralidades concebidas para redes multiplex como a Multiplex PageRank e a Cross-Layer Degree Centrality. One challenging issue in information science, biological systems, and many other fields is determining the most central or relevant networked systems agents. These networks usually describe scenarios using nodes (objects) and edges (the objects’ relations). The so-called standard centrality measures aim to solve this kind of challenge, ranking the nodes by their supposed relevance and elect the most relevant nodes. This problem becomes more challenging when one single network is not enough to depict the whole scenario. In these cases, we can work with multiplex networks characterized by a set of network layers, each describing interrelationships that can change depending on external factors, e.g., time. This paper proposes a new centrality measure, the Groupbased Centrality for Undirected Multiplex Networks, to find the most relevant nodes in an undirected multiplex network. We use three case study, to describe the centrality usage: a Brazilian corruption investigation known as the Car Wash Operation, the set of books of the Harry Potter franchise, and the Brazilian corruption investigation of public tenders known as the Ghost Bidder Operation. In these tree analyses, our proposed centrality outperforms well-known centrality methods such as betweenness, eigenvector, PageRank, closeness, weighted degree, and multylayer centralities like Multiplex PageRank cross-layer degree centrality. FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas 2022-01-25T02:19:46Z 2021-10-08 Tese FIGUEIRÊDO, Bruno César Barreto de. Uma nova centralidade para Redes Multiplex não direcionadas. 2021. 104 f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2021. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8649 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática
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