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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: UMA ABORDAGEM DE PROGRAMAÇÃO INTEIRA MISTA PARA DETECÇÃO DE COMUNIDADES NO STOCHASTIC BLOCK MODEL Autor: BRENO SERRANO DE ARAUJO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 50168
Catalogação: 04/11/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50168@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50168@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50168
Resumo:
Título: UMA ABORDAGEM DE PROGRAMAÇÃO INTEIRA MISTA PARA DETECÇÃO DE COMUNIDADES NO STOCHASTIC BLOCK MODEL Autor: BRENO SERRANO DE ARAUJO
Nº do Conteudo: 50168
Catalogação: 04/11/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50168@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50168@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50168
Resumo:
O Degree-Corrected Stochastic Block Model (DCSBM) é um modelo popular para geração de grafos aleatórios com estrutura de comunidade, dada uma sequência de graus esperados. O princípio básico de algoritmos que utilizam o DCSBM para detecção de comunidades é ajustar os parâmetros do modelo a dados observados, de forma a encontrar a estimativa de máxima verossimilhança, ou maximum likelihood estimate (MLE), dos parâmetros do modelo. O problema de otimização para o MLE é comumente resolvido por meio de heurísticas. Neste trabalho, propomos métodos de programação matemática, para resolver de forma exata o problema de otimização descrito, e comparamos os métodos propostos com heurísticas baseadas no algoritmo de expectation-maximization (EM). Métodos exatos são uma ferramenta fundamental para a avaliação de heurísticas, já que nos permitem identificar se uma solução heurística é sub-ótima e medir seu gap de otimalidade.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |