apresentação do trabalho de conclusão de curso da faculdade de Ciência da Computação

1. ANÁLISE DE PONTOS DE
PROPAGAÇÃO DE INFORMAÇÃO
EM REDES SOCIAIS
COM O USO DO ALGORITMO
SOMA-E-PRODUTO
Curso de Ciência
da Computação
Acadêmico: João Miguel de Oliveira Francisco
Orientadora: Prof.ª MSc. Leila Laís Gonçalves
Co-orientador: Prof. MSc. Kristian Madeira

2. ● Introdução
● Redes Sociais
● Algoritmo de Propagação
● Resultados

3. ● Introdução
● Redes Sociais
● Algoritmo de Propagação
● Resultados

4. INTRODUÇÃO
● Informações
● Internet
● Conexões
● Propagação de Informação
● Relações vs Difusão da
Informação

5. OBJETIVO GERAL
Avaliar a aplicação do algoritmo de Soma e
Produto para a identificação de pontos
propagação de informações em redes sociais.

6. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
● Descrever técnicas de análise de redes sociais
● Identificar elementos compositivos
● Compreender e documentar algoritmo de SP
● Avaliar e identificar pontos de propagação
● Confrontar: resultados SP vs AERS

7. JUSTIFICATIVA
● Propagação de informação em RS: comportamento e
formação de grupos, conexões, estruturação, formas de
transmissão.
● Ciências Humanas: Análise Estrutural das Redes Sociais.
● SP GF: correlação dos elementos compositivos de uma RS e
processos de passagem de mensagem.
● RS: Facebook e Twiiter: posição no banking de sites.

8. ● Introdução
● Redes Sociais
● Algoritmo de Propagação
● Resultados

9. REDES SOCIAS VIRTUAIS
● Follower Model
● Connection Model
● Group Model

10. RELAÇÕES - PROPAGAÇÃO
● Orientação ● Capital Social
● Densidade ● Laços Fortes e Fracos
● Conexidade ● Buracos Estruturais
● Posição ● Grupalidade

11. ● Introdução
● Redes Sociais
● Algoritmo de Propagação
● Resultados

12. GRAFO FATOR
● Variáveis
● Funções

13. GRAFO FATOR EM
REDES SOCIAIS VIRTUAIS
● Follower Model
● Connection Model

14. GRAFO FATOR EM
REDES SOCIAIS VIRTUAIS
● Group Model

15. SOMA E PRODUTO
● Algoritmo genérico
● Aplicação em grafos fatores
● Passagem de Mensagens vs
Propagação de Informação
● Extração das marginais

16. SOMA E PRODUTO

17. ● Introdução
● Redes Sociais
● Algoritmo de Propagação
● Resultados

18. METODOLOGIA
● Construção de grafos de representação de RS
● Aplicação do algoritmo SP nos grafos sociais para a
identificação de pontos de propagação da informação
● Avaliação dos dados obtidos da aplicação do algoritmo junto
ás teorias explicativas na área de AERS

19. FRAMEWORK MALLET
● Universidade de Massachusetts Amherst - UMASS
● Graphical Models in Mallet – GRMM
● Linguagem JAVA
● Common Public License

20. JUNCTION TREE

21. MATRIZ DE PROBABILIDADE
CONDICIONAL
Ator 1 Ator 2 Coo eficiência
0 0 0.0
0 1 0.5
1 0 0.5
1 1 1.0

22. MATRIZ DE PROBABILIDADE
CONDICIONAL
Ator 1 Ator 2 Coo eficiência
0 0 0.0
0 1 0.5
1 0 0.5
1 1 1.0
Follower Model !

23. MATRIZ DE PROBABILIDADE
CONDICIONAL
Ator 1 Ator 2 Coo eficiência
0 0 0.0
0 1 0.5
1 0 0.5
1 1 1.0
Connection Model !

24. OBTENÇÃO DOS DADOS
● Valores 0.0 a 1.0
● Total de 14641 resultados
● MYSQL

25. DÍADE

26. DÍADE

27. TRÍADE
● Grupalidade

28. GRAFO 3

29. GRAFO 3

30. GRAFO 3
● Buracos Estruturais

31. GRAFO 4
9
1
2

32. GRAFO 4
9
1
2

33. CONCLUSÃO
• Ciência da Computação + Ciências Sociais = suporte ao uso
efetivo das RS na propagação de informação
•Importância das teorias sociais (Análise Estrutura de RS),
Teoria de Grafos e Algoritmo SP
• Confrontação estudo de caso : proposições teóricas e
aplicação do algoritmo SP na identificação dos pontos
melhores de propagação.
• Resultados positivos e convergentes
• Conectividade influência fortemente na propagação da
informação.

34. TRABALHOS FUTUROS
• Matriz de probabilidade condicional: dados reais, mineração
de dados.

35. OBRIGADO!