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Um Sistema de Predição de Relacionamentos em Redes Sociais
Author(s) -
Luciano Antônio Digiampietri,
William Maruyama,
Caio Bispo Santiago,
Jamison Lima
Publication year - 2015
Publication title -
anais do simpósio brasileiro de sistemas de informação (sbsi)
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbsi.2015.5810
Subject(s) - humanities , physics , art
Predizer novos relacionamentos dentro de um grupo social é uma tarefa complexa, porém extremamente útil para potencializar ou maximizar colaborações por meio da indicação de quais seriam as parcerias mais promissoras. Nas redes sociais acadêmicas, a predição de relacionamentos é tipicamente utilizada para tentar identificar potenciais parceiros no desenvolvimento de um projeto e/ou coautores para a publicação de um artigo. Este artigo apresenta um sistema que combina técnicas de inteligência artificial com o estado da arte das métricas de predição de relacionamentos em redes sociais. O sistema resultante foi testado usando dados reais de pesquisadores em Ciência da Computação e atingiu uma precisão superior a 99,5% na predição de novas coautorias.

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