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Learning centrality measures with graph neural networks
| Summary: | Medidas de Centralidade são um tipo de métrica importante na Análise de Redes Sociais. Tais métricas permitem inferir qual entidade é mais central (ou informalmente, mais importante) que outra. Análises baseadas em medidas de centralidade podem ajudar a detectar influenciadores sociais, pontos fracos em sistemas de segurança, etc. Nesta dissertação se investiga métodos para aprender a predizer estas medidas de centralidade utilizando somente a estrutura do grafo de entrada. Mais especificamente, são demonstradas diferentes formas de se classificar os vértices de acordo com suas medidas de centralidade, assim como uma breve análise de como aproximar estas medidas de centralidade. Nesta dissertação utiliza-se o conceito de uma Rede Grafo-Neural – um model de Aprendizagem Profunda que constrói o grafo de computação de acordo com a topologia do grafo que recebe de entrada. Aqui as performances destes modelos são avaliadas com várias medidas de centralidade e são comparadas com outros modelos de aprendizado de máquina na literatura. As análises para tanto a aproximação quanto a classificação das medidas de centralidade são feitas e se mostra que a classificação é mais fácil de ser computada. A transferência entre as tarefas de predizer as diferentes centralidades é analizada e as vantagens de cada modelo são destacadas. Os modelos são testados em grafos de distribuições aleatórias diferentes das quais foram treinados, em grafos maiores daqueles vistos durante o treinamento assim como com instâncias reais que são muito maiores do que as maiores instâncias vistas durante o treinamento. As representações internas dos vértices aprendidas pelo modelo são analisadas através de projeções de menor dimensão e se conjectura sobre o comportamento visto nos experimentos. Por fim, se identifica possíveis futuros trabalhosm destacados pelos resultados experimentais apresentados aqui. |
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| Main Authors: | Avelar, Pedro Henrique da Costa |
| Subject: | Redes neurais Grafos Deep neural networks recurrent neural networks graph neural networks graphs centrality measures |
| Year: | 2020 |
| Country: | Brazil |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | IBICT |
| Language: | English |
| Origin: | Oasisbr |
| Summary: | Medidas de Centralidade são um tipo de métrica importante na Análise de Redes Sociais. Tais métricas permitem inferir qual entidade é mais central (ou informalmente, mais importante) que outra. Análises baseadas em medidas de centralidade podem ajudar a detectar influenciadores sociais, pontos fracos em sistemas de segurança, etc. Nesta dissertação se investiga métodos para aprender a predizer estas medidas de centralidade utilizando somente a estrutura do grafo de entrada. Mais especificamente, são demonstradas diferentes formas de se classificar os vértices de acordo com suas medidas de centralidade, assim como uma breve análise de como aproximar estas medidas de centralidade. Nesta dissertação utiliza-se o conceito de uma Rede Grafo-Neural – um model de Aprendizagem Profunda que constrói o grafo de computação de acordo com a topologia do grafo que recebe de entrada. Aqui as performances destes modelos são avaliadas com várias medidas de centralidade e são comparadas com outros modelos de aprendizado de máquina na literatura. As análises para tanto a aproximação quanto a classificação das medidas de centralidade são feitas e se mostra que a classificação é mais fácil de ser computada. A transferência entre as tarefas de predizer as diferentes centralidades é analizada e as vantagens de cada modelo são destacadas. Os modelos são testados em grafos de distribuições aleatórias diferentes das quais foram treinados, em grafos maiores daqueles vistos durante o treinamento assim como com instâncias reais que são muito maiores do que as maiores instâncias vistas durante o treinamento. As representações internas dos vértices aprendidas pelo modelo são analisadas através de projeções de menor dimensão e se conjectura sobre o comportamento visto nos experimentos. Por fim, se identifica possíveis futuros trabalhosm destacados pelos resultados experimentais apresentados aqui. |
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