Estudo de modelagem computacional na área de ciência dos dados aborda a propagação da informação em redes dinâmicas e é dedicado à memória do Pesquisador Artur Ziviani

O artigo "Efficient information diffusion in time-varying graphs through deep reinforcement learning"  trata do problema da difusão eficiente de informações em redes dinâmicas.  É um tópico de pesquisa com muitas aplicações do mundo real.

O problema de maximização de influência espaço-temporal pode ser aplicado a diferentes cenários, desde redes sociais (p.ex. como acelerar a propagação de notícias verdadeiras para o maior número possível de pessoas?) até análises epidemiológicas (p.ex. como deter um processo de propagação de uma epidemia?).

Nesses casos, é crucial identificar corretamente os nós de propagação mais eficientes, que são nós com alta capacidade de difusão em uma determinada rede em um determinado período de tempo. Identificar nós de propagação eficientes não é tarefa fácil devido ao fato de que as redes do mundo real são geralmente dinâmicas. Nessas redes, representadas no artigo por meio de objetos matemáticos chamados de Grafos Variantes no Tempo (TVGs), a conectividade de um nó pode mudar constantemente. Isso dificulta a identificação de um nó importante para iniciar uma difusão de informações ao longo de um certo período de tempo.

O trabalho é dedicado por Matheus R.F. Mendonça, ex-aluno do Programa de Pós-Graduação do Laboratório Nacional de Computação Científica (PPG-LNCC),  à memória do Prof. Artur Ziviani , seu orientador e pesquisador da instituição, falecido em 24 de março de 2021.

“Este talvez seja um dos últimos trabalhos científicos com a participação do Prof. Ziviani, e mostra a aplicação de um de seus principais desenvolvimentos como pesquisador do LNCC, a teoria de Grafos Variantes no Tempo, desenvolvida junto com seu ex-aluno e hoje pós-doc do Programa PCI do LNCC, Klaus Wehmuth.”-  comenta Prof. Antônio Tadeu Azevedo Gomes, pesquisador, vice-Coordenador do PPG-LNCC e Coordenador do Comitê Gestor do Supercomputador SDumont.

Para saber mais, acesse o link:
http://dexl.lncc.br/efficient-information-diffusion-in-time-varying-graphs-through-deep-reinforcement-learning

Autores: Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça,  Doutor em Modelagem Computacional pelo LNCC ; André da Motta Salles Barreto, Doutor em Engenharia Civil e Sistemas Computacionais (UFRJ), Pesquisador do LNCC; e Artur Ziviani, Doutor em Ciência da Computação (Université Paris VI, Sorbonne Universités), Pesquisador do LNCC.

Texto preparado por Anmily Paula Martins (SECIN-LNCC) e revisado por Antônio Tadeu Azevedo Gomes, Pesquisador (LNCC).