Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista
A ciência de redes tem tornado-se cada vez mais presente, tanto em meios acadêmicos quanto na indústria e no cotidiano. Diversos sistemas reais, considerados complexos, podem ser reduzidos a uma rede, onde o formalismo exibe um número pequeno de variáveis. Dentre os sistemas que podem ser representa...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-12062023-084122 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-12062023-084122/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Automata Autômatos Caminhada determinística do turista Complex networks Deterministic tourist walk Pattern recognition Reconhecimento de padrões Redes complexas |
| Sumario: | A ciência de redes tem tornado-se cada vez mais presente, tanto em meios acadêmicos quanto na indústria e no cotidiano. Diversos sistemas reais, considerados complexos, podem ser reduzidos a uma rede, onde o formalismo exibe um número pequeno de variáveis. Dentre os sistemas que podem ser representados por redes estão: as redes sociais, redes de reações químicas, teias alimentares e redes neurais. Dado o elevado número de aplicações no mundo real, tornou-se imprescindível reconhecer padrões, encontrar variáveis determinantes que definem a estrutura da rede. Nessa dissertação abordaremos dois métodos para o reconhecimento de padrão em redes. O primeiro foi desenvolvido para estudar redes de pequeno-mundo e o segundo para analisar tanto redes sintéticas quanto redes reais. O primeiro método mostrou bons resultados em mostrar a transição de rede regular para rede aleatória em grafos de Watts-Strogatz. O segundo método, chamado de caminhada determinística do turista com bifurcações, mostrou bom desempenho na classificação de redes sintéticas e de redes reais. |
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