Previsão de links

A previsão de links é uma área de análise de rede que busca prever possíveis conexões futuras entre nós, clusters ou outros grupos em uma rede. O objetivo é antecipar como os usuários ou dispositivos irão interagir antes que essas conexões sejam feitas. O objetivo da previsão de links é fornecer conhecimento e percepção sobre uma rede antes de seu desenvolvimento.

A previsão de links é, na maioria das vezes, modelada em redes existentes e exemplos de dados do mundo real. Em geral, a previsão de links se baseia em métodos e algoritmos da teoria dos gráficos para avaliar e interpretar os dados. Usando medidas de várias métricas de centralidade, os nós podem ser agrupados e classificados em relação uns aos outros para ajudar a determinar critérios para relacionamentos futuros. Por exemplo, as métricas comuns de centralidade usadas na previsão de links, como a centralidade de grau, são usadas para identificar nós altamente conectados em uma rede, bem como para identificar nós que provavelmente formarão novos links. Outras métricas, como a centralidade de intermediação, são usadas para identificar nós fortemente conectados que podem atuar como nós de ponte entre dois grupos.

A previsão de links pode ser usada para fornecer informações sobre uma ampla gama de tópicos, incluindo comportamento coletivo, redes de comunicação on-line e parcerias comerciais. As empresas usam a previsão de links para desenvolver os relacionamentos existentes e criar novas parcerias. Além da análise de redes sociais, a previsão de links tem sido usada em várias áreas de estudo, incluindo biologia, química computacional e sistemas de recomendação.

A previsão de links pode ser usada para analisar as relações existentes, prever novos links e, possivelmente, identificar vulnerabilidades críticas nas redes. Ao compreender a dinâmica de uma rede, a análise pode levar a decisões informadas sobre como a rede evoluirá no futuro. Ao usar a previsão de links para antecipar conexões e interações futuras, as organizações podem se preparar melhor para qualquer problema em potencial, permitindo que sejam mais proativas do que reativas.