DATA MINING & MACHINE LEARNING (I) Thiago Marzagão
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- Amélia Vanessa Belo Alvarenga
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1 DATA MINING & MACHINE LEARNING (I) Thiago Marzagão
2 análise de grafos
3 análise de grafos Exemplos de grafos:
4 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)
5 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)
6 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)
7 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)... licitações (empresa A é co-licitante da empresa B, etc)
8 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)... licitações (empresa A é co-licitante da empresa B, etc)... sociedades (fulano é sócio de beltrano, etc)
9 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)... licitações (empresa A é co-licitante da empresa B, etc)... sociedades (fulano é sócio de beltrano, etc)... filmes (ator A contracenou com ator B, etc)
10 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)... licitações (empresa A é co-licitante da empresa B, etc)... sociedades (fulano é sócio de beltrano, etc)... filmes (ator A contracenou com ator B, etc)... relacionamentos diversos (cf. Bearman, Moody e Stovel 2004)
11 análise de grafos Exemplos de grafos:... redes sociais (fulano é amigo de beltrano, etc)... crime organizado (fulano envia dinheiro p/ beltrano, etc)... processos judiciais (processo A menciona processo B, etc)... licitações (empresa A é co-licitante da empresa B, etc)... sociedades (fulano é sócio de beltrano, etc)... filmes (ator A contracenou com ator B, etc)... relacionamentos diversos (cf. Bearman, Moody e Stovel 2004)... Panamá Papers
12 Panamá Papers
13 citações acadêmicas
14 redes sociais
15 six degrees of Kevin Bacon
16 nós e arestas Nós. São os pontos da rede. Pessoas, empresas, artigos acadêmicos, etc.
17 nós e arestas Nós. São os pontos da rede. Pessoas, empresas, artigos acadêmicos, etc. (Às vezes são chamados de vértices.)
18 nós e arestas Nós. São os pontos da rede. Pessoas, empresas, artigos acadêmicos, etc. (Às vezes são chamados de vértices.) Arestas. São as ligações entre os nós.
19 nós e arestas Nós. São os pontos da rede. Pessoas, empresas, artigos acadêmicos, etc. (Às vezes são chamados de vértices.) Arestas. São as ligações entre os nós. Arestas podem ser direcionadas (ex.: Twitter) ou não-direcionadas (ex.: Facebook).
20 nós e arestas Cada nó tem um grau.
21 nós e arestas Cada nó tem um grau. Grau = qtde. de arestas do nó.
22 nós e arestas Cada nó tem um grau. Grau = qtde. de arestas do nó. (Às vezes chamado de valência.)
23 nós e arestas Cada nó tem um grau. Grau = qtde. de arestas do nó. (Às vezes chamado de valência.) Se o grafo é direcionado cada nó tem dois graus: o de saída e o de entrada.
24 caminhos Caminho mínimo: é o caminho mais curto entre dois nós.
25 como identificar os nós mais importantes? Métricas de centralidade:
26 como identificar os nós mais importantes? Métricas de centralidade: centralidade de grau: é simplesmente o grau do nó
27 como identificar os nós mais importantes? Métricas de centralidade: centralidade de grau: é simplesmente o grau do nó centralidade de proximidade: 1 / (soma dos caminhos mínimos até todos os outros nós)
28 como identificar os nós mais importantes? Métricas de centralidade: centralidade de grau: é simplesmente o grau do nó centralidade de proximidade: 1 / (soma dos caminhos mínimos até todos os outros nós) centralidade de intermediação: qtde. de caminhos mínimos que passam pelo nó (às vezes dividida pelo total de caminhos mínimos existentes no grafo)
29 como identificar os nós mais importantes? Métricas de centralidade: centralidade de grau: é simplesmente o grau do nó centralidade de proximidade: 1 / (soma dos caminhos mínimos até todos os outros nós) centralidade de intermediação: qtde. de caminhos mínimos que passam pelo nó (às vezes dividida pelo total de caminhos mínimos existentes no grafo)... diversas outras (exemplo: PageRank, que se baseia na centralidade dos nós adjacentes)
30 coeficiente de clusterização Atenção! Aqui usamos o termo clusterização num sentido totalmente distinto daquele que vimos nas auals 2-3.
31 coeficiente de clusterização Atenção! Aqui usamos o termo clusterização num sentido totalmente distinto daquele que vimos nas auals 2-3. Os nós adjacentes ao nó x formam uma comunidade?
32 coeficiente de clusterização Atenção! Aqui usamos o termo clusterização num sentido totalmente distinto daquele que vimos nas auals 2-3. Os nós adjacentes ao nó x formam uma comunidade? Coeficiente de clusterização: qtde. de arestas entre os vizinhos imediatos de x / qtde. de arestas que poderiam existir entre os vizinhos imediatos de x.
33 coeficiente de clusterização Atenção! Aqui usamos o termo clusterização num sentido totalmente distinto daquele que vimos nas auals 2-3. Os nós adjacentes ao nó x formam uma comunidade? Coeficiente de clusterização: qtde. de arestas entre os vizinhos imediatos de x / qtde. de arestas que poderiam existir entre os vizinhos imediatos de x. Em outras palavras: o quão conectados entre si são os vizinhos de x?
34 atributos do grafo Qtde. de nós.
35 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas.
36 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2
37 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado?
38 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado? Diâmetro: maior caminho mínimo.
39 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado? Diâmetro: maior caminho mínimo. Grau médio
40 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado? Diâmetro: maior caminho mínimo. Grau médio grafo não-direcionado: (2L)/N
41 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado? Diâmetro: maior caminho mínimo. Grau médio grafo não-direcionado: (2L)/N grafo direcionado: L/N
42 atributos do grafo Qtde. de nós. Qtde. de arestas. Qtde. de arestas / qtde. de arestas que poderiam existir: N(N 1) 2 Direcionado ou não-direcionado? Diâmetro: maior caminho mínimo. Grau médio grafo não-direcionado: (2L)/N grafo direcionado: L/N Coeficiente de clusterização médio.
43 o que não vamos ver Grafos aleatórios.
44 o que não vamos ver Grafos aleatórios. Algoritmos de caminho mínimo.
45 o que não vamos ver Grafos aleatórios. Algoritmos de caminho mínimo.... muito mais!
46 exercício - Panamá Papers
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