Título: Seleção de features em grafos com atributos: um estudo de caso da eleição presidencial brasileira em 2018

Palestrante: Greta Augat Abib (Doutoranda em Ciência da Computação – UFABC)

Data e local: Quarta, 17 de agosto de 2022 às 16:00, Campus Santo André, Bloco A, sala S-204-0

Resumo: Grafos são estruturas de dados utilizadas para representar relacionamentos e interações entre entidades. Representar dados através de grafos nos permite descobrir relações e padrões que poderiam ter sido ignorados se modelássemos nossos dados em pontos isolados. Grafos com atributos podem mapear features de dados nos nós ou arestas dos grafos. Apesar dessa flexibilidade, muitos dos problemas do mundo real são complexos e possuem muitas features. A seleção de features é um importante abordagem que simplifica um conjunto de dados escolhendo um subconjunto de features que se aplicam a uma tarefa, como classificação, previsão e detecção de anomalias. No entanto, o tamanho e a complexidade de dados mapeados na forma de grafos podem tornar a seleção de features um problema computacionalmente caro. Neste seminário, vamos apresentar um estudo de caso que concentra-se na análise de dados grafos com atributos como um problema de seleção de features, guiado e condicionado pelo domínio de dados. O método proposto é testado em um problema real, realizando a seleção das features que mais influenciaram a votação no segundo turno das eleições de 2018.