@MastersThesis{Porto:2014:MeEvCo,
               author = "Porto, Sandy Moreira",
                title = "Metodologia para a evolu{\c{c}}{\~a}o de comunidades em redes 
                         complexas din{\^a}micas",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2014",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2014-02-25",
             keywords = "redes complexas, detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades, 
                         gera{\c{c}}{\~a}o de redes, benchmark, complex networks, 
                         community detection.",
             abstract = "Em computa{\c{c}}{\~a}o, o termo \emph{benchmark} refere-se ao 
                         ato de submeter um programa de computador {\`a} uma s{\'e}rie de 
                         testes com a finalidade de avaliar a sua performance relativa. No 
                         estudo das redes complexas n{\~a}o havia, at{\'e} a escrita 
                         dessa disserta{\c{c}}{\~a}o, trabalho publicado que propusesse 
                         uma metodologia capaz de gerar redes din{\^a}micas com objetivos 
                         de \emph{benchmark} para algoritmos de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         comunidades. Detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades em redes 
                         din{\^a}micas exige que os algoritmos estejam preparados para 
                         lidar com as evolu{\c{c}}{\~o}es que essas podem sofrer. Sabe-se 
                         que essas modifica{\c{c}}{\~o}es alteram a estrutura da rede, 
                         pois o n{\'u}mero de v{\'e}rtices, arestas, a densidade e o 
                         n{\'u}mero de comunidades, por exemplo, podem ser alterados ao 
                         longo do tempo. Neste trabalho, uma metodologia capaz de simular o 
                         comportamento e evolu{\c{c}}{\~a}o das comunidades em redes 
                         din{\^a}micas {\'e} proposta. As redes geradas por essa 
                         metodologia podem ser utilizadas como \emph{benchmark} para 
                         algoritmos de detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades din{\^a}micos. 
                         Por fim, para avaliar a metodologia proposta, alguns algoritmos de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades s{\~a}o testados com as redes 
                         geradas. ABSTRACT: Benchmark, in computing, is the term related to 
                         the act of submitting a computer program to a series of tests in 
                         order to evaluate its rel ative performance. In the complex 
                         networks scenario, on the best of our knowledge, there was no 
                         published work that proposes a methodology for generating dynamics 
                         networks as a benchmark for community detection algorithms. 
                         Community detection in dynamic networks requires algorithms 
                         prepared to deal with the evolutions that communities may undergo. 
                         It is well known that these changes alter the network structure, 
                         for instance, the number of vertices, edges, the den-sity, and the 
                         number of communities, may change over time. Here, we propose a 
                         new methodology for simulating the behavior and evolution of 
                         communities in dynamic net-works. The networks generated by our 
                         method can be used as a benchmark for dynamic community detection 
                         algorithms. Finally, to evaluate the proposed methodology, some 
                         community detection algorithms are tested with these networks.",
            committee = "Santos, Rafael Duarte Coelho dos (presidente) and Quiles, Marcos 
                         Gon{\c{c}}alves (orientador) and Macau, Elbert Einstein Nehrer 
                         and Basgalupp, M{\'a}rcio Porto",
         englishtitle = "Methodology for the evolution of communities in dynamic complex 
                         networks",
             language = "pt",
                pages = "108",
                  ibi = "8JMKD3MGP7W/3FK7CDP",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3FK7CDP",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "06 maio 2024"
}