Dissertação
Finding Influencers in Social Networks EVALUATED
Os serviços de social networking têm milhões de utilizadores contudo, percebemo-nos que a actividade de um grupo selecto de utilizadores é mais rapidamente captada e propagada pela rede, do que a de outros. Chamamos a este grupo os influentes. Eles criam tendências e dominam as opiniões nas redes sociais, sendo cruciais em àreas como o marketing ou opinion mining. Na minha tese, estudei métodos de análise de redes para a identificar influentes, analizando dois tipos de redes, nomeadamente, redes baseadas na localização, provindas de serviços como o FourSquare ou o Twitter, que incluem relações entre os utilizadores e entre estes e os locais que estes visitaram, e redes de citações académicas, i.e., relacionando artigos científicos através de citações. Em redes baseadas na localização, estimaram-se quais os nós mais influentes, através de um conjunto de técnicas de análise de redes. A veracidade destes resultados foi aferida comparando medidas tradicionais (e.g., o número de amigos de um utilizador) dado não existir uma lista de influentes para validação, i.e., uma lista contendo um conjunto de influentes unanimemente reconhecidos. Em redes de citações académicas, os artigos obtidos como mais influentes são realmente publicações importantes, devido a serem da autoria de cientistas de renome galardoados passado, por serem publicações essenciais ou desenvolvimentos recentes num tópico específico. Desenvolvi também uma framework que prevê futuros valores de influência e o futuro total de downloads efectuados, combinando características como valores de influência anteriores. Através da utilização de métodos de aprendizagem com o RT-Rank, é possível realizar estimativas precisas.
novembro 5, 2012, 16:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Bruno Emanuel Da Graça Martins
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar