Data Mining por Meio de Análise de Redes, no Contexto de Filtro Colaborativo

Autor(es): 

Francisco José Espósito Aranha Filho

Ano: 

2005

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de Filtro Colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de Escalonamento Multidimensional Clássico e Análise de Procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por Escalonamento Clássico. O estudo da estabilidade da representação de redes frente à variação amostral dos dados, realizado com base em simulações envolvendo 500 réplicas em 6 níveis de probabilidade de inclusão das arestas nas réplicas, fornece evidência em favor da validade dos resultados obtidos.

Número de páginas: 

212

Anexos: