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Tipo: TCC
Título: Problema de minimização de custo de propagação de influência em redes sociais : uma abordagem heurística
Autor(es): Costa, Rafael de Araújo
Orientador: Figueiredo, Tatiane Fernandes
Palavras-chave: Meta-Heurísticas;Redes Sociais;Algoritmo Genético
Data do documento: 2019
Citação: COSTA, Rafael de Araújo. Problema de minimização de custo de propagação de influência em redes sociais : uma abordagem heurística. 2019. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2019.
Resumo: Com o crescimento das redes sociais nos últimos anos, problemas relacionados a propagação de informação nestas redes tem ganhado cada vez mais notoriedade na comunidade científica. Muitos desses problemas tratam de encontrar indivíduos que sejam cruciais para o processo de propagação de influência, entre eles encontra-se o Problema de Minimização de Custo de Propagação de Influência em Redes Sociais (PMCPIRS), que consiste em encontrar um conjunto de indivíduos chaves que consigam influenciar um determinado número de usuários com o menor custo possível para contratá-los. Atualmente, as técnicas apresentadas na literatura para resolução deste problema concentram-se apenas em métodos exatos. Em contraponto, esse trabalho apresenta o desenvolvimento de uma meta-heurística como opção para resolução de diferentes instâncias, ou seja, caracterizadas por pequenas, médias ou grandes propagações. Em termos de GAP, experimentos computacionais realizados em um conjunto de 108 instâncias atestam a eficiência do método para obtenção de boas soluções PMCPIRS.
Abstract: With the growth of social networks in recent years, problems related to the dissemination of information on these networks have gained more and more notoriety in the scientific community. Many of these problems are about finding individuals who are crucial to the process of spreading influence, including the Social Network Influence Propagation Cost Minimization Problem (PMCPIRS), which is about finding a set of key individuals who can influence a certain number of users at the lowest possible cost to hire them. Currently, the techniques presented in the literature for solving this problem focus only on exact methods. In contrast, this paper presents the development of a metaheuristic as an option for resolution of different instances, that is, characterized by small, medium or large propagations. In terms of GAP, computational experiments performed on a set of 108 instances attest to the efficiency of the method to obtain good PMCPIRS solutions.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/57997
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