VizLattes: a tool for relevance analysis from scientific co-authorship networks

Social network data typically carry attribute information associated with the individuals and to their relationships. Such interconnected information can be useful to identify groups of individuals sharing common attribute properties and also to investigate the behaviour of particular individuals in a global network scenario. Different approaches have been introduced to extract and identify information of interest in social networks, and community identification is one of them. Some methods focus on identifying groups or communities of individuals based on their relationships, while others try to identify groups of individuals based on the common information they share. Integrating both approaches is not straightforward, as different mathematical and computational must be implemented and integrated into a unified framework. In this paper we approach this problem and propose a new method to identify underlying communities in a network, while highlighting the information shared by their components. Our solution relies on a single unified mathematical method. As a proof-of-concept, we have applied the proposed method to scientific co-authorship networks extracted from the wellknown Lattes Platform made available by CNPq, the Brazilian national science funding agency. We use textual information on the co-authors and their papers as focus attributes. We show that the method supports both community detection and also the identification of thematic paths, underlying topics and relevant authors characterizing distinct academic communities. The results presented show that this approach can be quite useful for exploration and understanding of academic collaboration networks.CAPESCNPqFAPES

Adaptive meshes for simulation of multiphase flows

Simulações de escoamentos multifásicos são de grande interesse em aplicações práticas na indústria, em particular na indústria petrolífera, entre outras. Vários processos dependem do entendimento físico de escoamentos envolvendo iteração com partículas, sedimentação e separação de fluidos. Dos muitos métodos existentes para a simulação dos processos acima descritos, há um crescente interesse no aumento de precisão, o que levou ao desenvolvimento de estratégias que utilizam esquemas de elementos finitos discretizados em malhas dinâmicas e adaptativas, usando uma formulação ALE (do inglês, Arbitrary Lagrangian-Eulerian), juntamente com uma representação geométrica da interface. Neste sentido, este trabalho tem o objetivo de estudar e implementar estratégias robustas de controle e adaptação de malhas, em situações onde a malha dinâmica é sujeita a grandes deformações. Uma biblioteca de algoritmos e rotinas foi então desenvolvida para este fim, implementando técnicas de controle e otimização da qualidade dos elementos da malha, técnicas de adaptação da interface entre fluidos com esquemas de conservação de massa, técnicas de mudanças topológicas e preservação de propriedades materiais, além de uma comunicação facilitada destas rotinas com códigos de simulação numérica de escoamentos multifásicos existentesMultiphase flow simulations are of great interest in practical applications, particularly in the oil industry. Several processes depend on understanding physical aspects of flows with particle interaction, sedimentation and fluid separation. Among the several existing methods to simulate the processes described above, theres a growing interest in achieving higher precision, which led to the development of strategies that use finite element discretization in adaptive, dynamic meshes, using the ALE formatulation along with a geometrical representation of the interface. In this context, this thesis aims to study and implement robust strategies for mesh adaptation, for cases where the dynamic mesh is subject to large deformations. A library of routines and algorithms was developed, implementing mesh elements control and quality optimization techniques, fluid interface adaptation techniques with a mass conservation scheme, topological modifications and material properties preservation techniques, and also a decoupled, simplified communication between these routines with existing multiphase flow numerical simulation cod

Transductive classification in heterogeneous information networks based on KL-divergence

A área de esquisa em Redes Heterogêneas de Informação (HIN) é um recente e proeminente tópico, especialmente quando consideramos que grande parte dos dados de mundo real possuem características heterogêneas. Tais dados, com topologias complexas como relações entre diferentes tipos de objetos, o que não é naturalmente representável pelas tradicionais redes homogêneas. Além disso, comparada com as pesquisas existentes em redes homogêneas ou mesmo em redes bipartidas, a área de pesquisa em HIN ainda permanece com diversos pontos inexplorados. Dentre estes, o desenvolvimento de métodos para a classificação transdutiva em HIN apresenta diversas possibilidades de desenvolvimento. Nesta tese foi proposto o método TCHN de classificação transdutiva de HIN. Tal método tem como diferencial a utilização da divergência KL como medida de similaridade para a regularização da propagação de informação pelos vetores de informação. Esta modelagem tem como motivação o fato de tal métrica ser mais apropriada para a regularização de distribuições de probabilidade, considerando que a distribuição de informação na rede tende a se comporta de tal maneira. Experimentos comprovam que o método TCHN produz resultados comparáveis ou até mesmo superiores aos métodos representativos da área, confirmando assim sua efetividade para a classificação em diversos cenários. Além disso, a complexidade do método TCHN para redes esparsas mostra-se bastante atrativa para a aplicação em dados de mundo real, que como já comentado possuem naturalmente características heterogêneas. Além do desenvolvimento do método TCHN, como parte das demandas da área que impactaram neste trabalho, foi desenvolvida uma ferramenta de geração de redes heterogêneas sintéticas, camada HNOC, em parceria com outros pesquisadores do grupo de pesquisa. Esta já se mostrou bastante útil para a validação do método TCHN, pois com seu uso, foi possível a comparação das técnicas em redes com diferentes características com um custo bastante reduzido se comparado com o possível custo de levantamento de redes semelhantes com base em dados reais.Heterogeneous Information Networks (HIN) is a promising and recent research topic, specially considering that much real world data are heterogeneous. Those data, with complex topology such as relation among different types of objects, are not naturally represented by usual homogeneous networks. Moreover, compared to existing research on homogeneous networks, or even on bipartite networks, HIN research field still presents many unexplored points. Among these, the development of methods for transductive classification in HIN presents several development possibilities. In this thesis we propose a new transductive classification method on HIN called TCHN. This method has as a differential the use of KL divergence as a similarity measure to regularize the information propagation through information vectors. This modeling is motivated by the fact that such metric is more appropriate for the regularization of probability distributions, considering that the information distribution in the network tends to behave in such a way. Experiments show the TCHN method produces results comparable or even superior to representative methods of the area, thus confirming its effectiveness for classification in different scenarios. Moreover, the complexity of the TCHN method for sparse networks is attractive for application to real world data, which as already discussed naturally have heterogeneous characteristics. In addition to the development of the TCHN method, as part of the demands of the area that impacted this work, it was developed a tool for synthetic heterogeneous network generation, this development was made in partnership with other researchers of our group. HNOC has already proved to be very useful in the validation of the TCHN method, with its use it was possible to compare the techniques in networks with different characteristics at a very low cost compared to the possible cost of surveying similar networks based on real data