Publicação: Vizinhos recorrentes baseados em atributos – visualização de redes dinâmicas multivariadas considerando atributos dos nós
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Autores
Orientador
Coorientador
Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Resumo
Redes dinâmicas descrevem interações entre objetos de estudo, em determinado contexto,
ao longo de um período de tempo. Essas redes são compostas por nós, que representam
elementos individuais, e arestas, que indicam interações entre esses elementos em
cada instante temporal. No âmbito da rede, diferentes propriedades estruturais podem ser
atribuídas aos nós (como grau e centralidade) e às arestas (como força da ligação e direção).
Para facilitar a análise dos fenômenos envolvidos nessas redes, a área de Visualização
de Dados propõe técnicas que criam representações visuais capazes de destacar padrões
de conexão e auxiliar os usuários na exploração desses fenômenos. Embora amplamente
aplicadas, essas técnicas geralmente desconsideram os atributos dos nós, focando apenas
nas conexões existentes. No entanto, acredita-se que tais atributos carregam informações
valiosas que podem auxiliar a compreender as interações e até auxiliar na previsão de
novas conexões. Para preencher essa lacuna, este trabalho estende a técnica Recurrent
Neighbors, incorporando atributos dos nós no processo de ordenação. A proposta representa
uma estratégia de visualização voltada à identificação de relações entre atributos e
conexões, com foco na compreensão dos fatores que influenciam a evolução das interações
ao longo do tempo. A aplicação do método em duas bases de dados que registram interações
sociais entre babuínos, sendo uma caracterizada por maior granularidade temporal
e outra por maior riqueza semântica, demonstrou que a ordenação dos nós com base em
atributos potencializa a interpretação das redes dinâmicas, tornando visíveis padrões de
organização social que passariam despercebidos em representações convencionais.
Abstract
Dynamic networks describe interactions between entities under study within a specific
context over a period of time. These networks consist of nodes, which represent individual
elements, and edges, which indicate interactions between those elements at each
temporal instant. Within the network structure, various properties can be assigned to
nodes (such as degree and centrality) and to edges (such as link strength and direction).
To support the analysis of the phenomena embedded in these networks, the field of Data
Visualization offers techniques that create visual representations aimed at highlighting
connection patterns and assisting users in exploring these phenomena. Although widely
used, such techniques often disregard node attributes, focusing solely on existing connections.
However, it is believed that these attributes hold valuable information that can help
in understanding interactions and even contribute to predicting future connections. To
address this gap, this work extends the Recurrent Neighbors technique by incorporating
node attributes into the node ordering process. The proposed approach provides a visualization
strategy focused on identifying relationships between attributes and connections,
aiming to enhance the understanding of factors that influence the evolution of interactions
over time. The method was applied to two datasets that record social interactions
among baboons—one characterized by higher temporal granularity and the other by greater
semantic richness. Results demonstrate that ordering nodes based on their attributes
improves the interpretability of dynamic networks, revealing social organization patterns
that would likely go unnoticed in conventional visual representations.
Palavras-chave
Redes Temporais, Temporal Networks, Redes Complexas, Complex Networks, Visualização, Visualization, Grafos, Graphs, Redes Dinâmicas, Dynamic Networks, Redes Multivariadas, Multivariate Networks
Citação
MARANI, Lorena Ferreira. Vizinhos recorrentes baseados em atributos – visualização de redes dinâmicas multivariadas considerando atributos dos nós. 2025. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.463.