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Redes Complexas aplicadas a Redes Sociais (09/05/2012 - FMU)
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Redes Complexas aplicadas a Redes Sociais (09/05/2012 - FMU)

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Palestra apresentada na IX Feira de Inovação e Tecnologia da FMU (http://www.fmu.br)

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Transcript

  • 1. Redes complexas aplicadas a redes socias Leandro Lima – 09/05/2012 llima@ime.usp.brBlog: estudarcomputacao.com – Twitter: @lelimat
  • 2. Quem sou eu* Bacharel em Ciência da ComputaçãoUniversidade Federal do Ceará (2003-2006)* Mestre em Ciência da ComputaçãoUniversidade de São Paulo (2007-2009)* Doutorando em BioinformáticaUniversidade de São Paulo (2011- ????)Trabalhos atuais:* Hospital AC Camargo – Centro Internacional de Pesquisa e Ensino – Laboratório de Bioinformática e Bioestatística* FMU – Professor do curso de Ciência da Computação
  • 3. Quem sou euRecord: 4m27s
  • 4. Informalmente falandoSão pontos...
  • 5. Informalmente falandoSão pontos ligados por algum critério
  • 6. O que são redes?- Uma rede (ou grafo) é uma entidadematemática que serve para representarrelaçõesDefinição formal:G = (V, E), onde- V é o conjunto de vértices (vi)- E é o conjunto arestas (pares de vértices, v ivj)(|V| = n, |E| = m)
  • 7. O que podemos representar?- Relação de amizade entre pessoas- Relação de divisa entre estados (ou fronteiraentre países)- Relação de proximidade em antenas de umarede de telefonia celular- Relação de regulação entre genes
  • 8. O que podemos representar? Ex: malhas aéreas
  • 9. Algumas perguntas a seremrespondidas- Há vértices com mais ligações queos outros (“hubs”)?- Há comunidades na rede? Se sim, oque elas representam?- Qual a distância média entre osvértices?
  • 10. Redes biológicas
  • 11. Redes biológicas
  • 12. Redes sociais Imagem: mentionmapp.com
  • 13. Influência / tweet value
  • 14. Redes sociais Who to follow? Ou as pessoas quetalvez você conheça. Imagem: www.TouchGraph.net
  • 15. Algoritmo do menor caminho (Dijkstra algorithm)
  • 16. Centralidade
  • 17. Comunidades(Girvan–Newman algorithm)
  • 18. Comunidades (Girvan–Newman algorithm)Passos do algoritmo de forma simplificada1. Calcule o betweenness (centralidade) de todas as arestas da rede.2. A aresta com maior centralidade é removida.3. As centralidades de todas as arestas afetadas são recalculadas.4. Os passos 2 e 3 são repetidos até que não sobrem mais arestas.
  • 19. Empresas queestudam/trabalham com isso
  • 20. Facebook, Data ScientistResponsibilities- Apply your expertise in quantitative analysis, data mining, and the presentation of data to see beyond the numbers and understand how our users interact with our core products- Partner with Product and Engineering teams to solve problems and identify trends and opportunities- Inform, influence, support, and execute our product decisions- Build/maintain reports, dashboards, and metrics to monitor the performance of our products- Mine massive amounts of data and extract useful product insights- Manage development of data resources, gather requirements, organize sources, and support product launches
  • 21. Facebook, Data ScientistRequirements- 2-5 years experience doing quantitative analysis preferably for a social web company- BA/BS in Computer Science, Math, Physics, or other technical field. Advanced degrees preferred but not required- Fluency in SQL or other programming languages. Some development experience in at least one scripting language (PHP, Python, Perl, etc.)- Experience with large data sets and distributed computing (Hive/Hadoop) a plus- Ability to initiate and drive projects to completion with minimal guidance- The ability to communicate the results of analyses in a clear and effective manner- Basic understanding of statistical analysis, experience with packages such as R, MATLAB, SPSS, SAS, Stata, etc. preferred
  • 22. Twitter, Data Visualization ScientistRequirements- Extensive understanding of data visualization principles.- Experience with web-based visualization technologies like d3, Raphael, ProcessingJS and Polymaps.- Experience with large datasets and map-reduce architectures like Hadoop.- Experience with statistical programming environments like R.- Previous experience working in team environments with limited supervision.
  • 23. Twitter, Data Visualization ScientistResponsibilities- Work with large (terabytes of data, billions of daily transactions) structured and unstructured data sets.- Work closely and iterate quickly with other teams throughout the organization.- Manipulate data using a mix of SQL, Pig, R, and other scripting languages.- Visualize data using a mix of Javascript, Processing, R and other languages.- Summarize and report findings in both oral and written form.
  • 24. Para começar a brincar- Twitter:https://dev.twitter.com/- Facebook: https://developers.facebook.com/- Python / Java / PHP / Ruby / R / C#
  • 25. Perguntas?