Título: Aprendizagem Não-Supervisionada para Avaliação de Métricas Topológicas de Redes Ópticas
Autores: Araújo, Danilo R. B.; Martins-Filho, Joaquim F.; Bastos-Filho, Carmelo J. A.
Resumo: Diversos problemas podem ser modelados por meio de grafos, tais como redes sociais, redes de telecomunicações e estruturas biológicas. Com o objetivo de apoiar a análise de redes complexas, diversas métricas topológicas e modelos de geração de grafos têm sido propostos no últimos anos. Este artigo propõe um método sistemático para análise de diferentes redes ópticas de transporte, baseado no algoritmo k-means e explora as potencialidades de uma métrica topológica baseada na entropia da transformada de Fourier dos autovalores do Laplaciano, I(F^). A métrica I(F^) e outras três métricas disponíveis na literatura são aplicadas para identificação do modelo canônico que foi usado para gerar redes de transporte. De acordo com os resultados obtidos, o agrupamento de redes realizado pelo k-means facilita a análise das características topológicas das redes e percebe-se que possui maior poder explicativo sobre a topologia a métrica I(F^) das redes analisadas.
Palavras-chave: Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-113
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