Relacionamentos sociais podem ser separados em diferentes classes pela regularidade com que ocorrem e pela similaridade entre eles. Neste contexto, propomos um processo para tratamento de dados de redes sociais que explora as características temporais para melhorar a detecção de comunidades por algoritmos existentes. Por meio de um processo de remoção de interações aleatórias, observamos que as redes sociais convergem para uma topologia com interações mais puramente sociais e comunidades com maior modularidade.
%0 Conference Paper
%1 Leao2017BraSNAM
%A Leão, Jeancarlo C.
%A Brandão, Michele A.
%A de Melo, Pedro Olmo Vaz
%A Laender, Alberto H. F.
%B VI BraSNAM
%D 2017
%K Contextualized Extraction Mining analysis and data; information networks of social techniques; treatment
%T Classificação de Relações Sociais para Melhorar a Detecção de Comunidades
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%X Relacionamentos sociais podem ser separados em diferentes classes pela regularidade com que ocorrem e pela similaridade entre eles. Neste contexto, propomos um processo para tratamento de dados de redes sociais que explora as características temporais para melhorar a detecção de comunidades por algoritmos existentes. Por meio de um processo de remoção de interações aleatórias, observamos que as redes sociais convergem para uma topologia com interações mais puramente sociais e comunidades com maior modularidade.
@inproceedings{Leao2017BraSNAM,
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