PROGETTO DI SISTEMI AD AGENTI

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1 PROGETTO DI SISTEMI AD AGENTI Anno Accademico: Professore: Vincenzo Loia Introduzione alle Social Network. Indice Presentazione del Progetto di Sistemi ad Agenti. 1

2 Social Network Una rete sociale (in inglese social network) consiste di un qualsiasi gruppo di individui connessi tra loro da diversi legami sociali. Per gli esseri umani i legami vanno dalla conoscenza casuale, ai rapporti di lavoro, ai vincoli familiari. Le reti sociali sono spesso usate come base di studi interculturali in sociologia, in antropologia, in etologia. L'analisi delle reti sociali, ovvero la mappatura e la misurazione delle reti sociali, può essere condotta con un formalismo matematico usando la teoria dei grafi. In generale, il corpus teorico ed i modelli usati per lo studio delle reti sociali sono compresi nella cosiddetta social network analysis. Social Network Analysis definizione Abbreviato come SNA, il social network analysis è il mapping e la misura delle relazioni e del flusso tra persone, gruppi, aziende, animali, computer o altre informazioni processate come entità. I nodi rappresentano le entità mentre i link mostrano le relazioni o il flusso tra queste entità. SNA fornisce sia una rappresentazione visuale che matematica delle relazioni. 2

3 Esempio di Social Network Semantic Social Network Facebook, LinkedIn o Myspace forniscono una enorme quantità di dati per poter strutturare le reti sociali. Il semantic web fornisce una serie di approcci per poter modellare le reti sociali con l ausilio di ontologie come FOAF, SIOC o SCOT. FOAF può essere usata per descrivere, i profili le relazioni e le attività online degli utenti. SIOC è un estensione di FOAF può rappresentare in maniera più accurata le attività online di forum, blog ecc. 3

4 Measure Centrality La Centralità ha un importanza fondamentale nell analisi delle reti sociali, visto che permette di definire la posizione di un entità nella social network in termini di relazioni. È possibile basare la centralità di un entità sul suo grado, sulla sua interposizione(betweenness), ossia sul suo essere intermedio tra ogni punto ed ogni altro, ed infine sulla sua vicinanza o prossimità(closeness) a qualsiasi altro punto del grafo e quindi sull efficienza con cui esso può raggiungere tutti gli altri nodi della rete. Progetto di Sistemi ad Agenti Mainstone Il progetto è composto da 3 mainstone ognuna con una scadenza di 20 giorni: 1. Simulare una Social Network. I. Simulare Reti mostrando linking structure di Siti web blog post o link tra post in risposta a un post su un forum. 2. Calcolare il livello di Sentic Computing e le Emozioni espresse da ogni nodo, mediante un applicazione (già implementata). 3. Estrarre il flusso positivo e negativo in termini di Emozioni espresse dalla rete. I. Valutare la rilevanza delle emozioni attraverso misure definite per le social network. 4

5 Visione della Emotion Social Network Analysis Simulare una Social Network Costruire una rete che simuli una reale esistente nel Web: I. Social network (ad es., Facebook) II. Blog III. Rete generata da una query data: 1) considerare i primi N link ottenuti come risposta alla query: tali link corrisponderanno a nodi della rete. 2) per ogni pagina associata a un link, calcolare i primi N link entranti nella pagina 3) continuare tale processo per m volte (con m arbitrario, di solito m=4) 5

6 Esempio di Simulazione di una Social Network (1) 1)Presa in input una parola di ricerca ad esempio Hillary Clinton, si passa a realizzare la social network in questo modo: 2)Si Prendono i top N ( ad esempio N=4) web site ritornati dalla query Hilary Clinton. Esempio di Simulazione di una Social Network (2) 3) Si prendono i top N web site che puntano ognuno ad almeno ad 1 dei Top N web site della seconda fase, vene fatto attraverso una link:url quey. La query restituisce ciò che il motore di ricerca ritiene più significativo, facendo un linking back di una specifica URL. 6

7 Esempio di Simulazione di una Social Network (3) 4) Si prendono i top N web site che puntano ognuno ad almeno ad 1 dei Top N web site della terza fase, si ripetere lo step 4 finche non si è raggiunto il degree of separation desiderato dall originale Top N web site posti nella seconda fase. Di solito è sufficiente effettuare la 4 fase solo una volta. Social Network Risultante dalla Prima Macro Attività 7

8 Geo Localizzazione degli utenti della Social Network Localizzare la posizione Geografica del sito Esempio: Posizionare i nodi della rete in base alla loro distanza. Semantic Social Network Ottenuta la rete, definire la rete semantica associata: Per ogni nodo (pagina Web, sito, ecc.) estrarre il contenuto rilevante della pagina: Uso del TF(-IDF): misura che restituisce quanto un termine è rilevante (nell intervallo [0,1]). Fissare una soglia per filtrare i risultati (cioè, eliminare tutti i valori di rilevanza inferiori a tale soglia). 8

9 Esempio di Semantic Social Network cambiare parole Polarità della Social Network Estrarre per ogni nodo la polarità in termini di Sentic Computing con il tool fornito: 9

10 Emotions Social Network Calcolare per ogni nodo della rete i possibili sentimenti/emozioni predominanti attraverso l uso del tool fornito: Restituire una matrice contenente 24 (6 X4) valori associati alle emozioni Esempio Emotions Social Network 10

11 Risultato Atteso al termine del Progetto Possibili query (mediante GUI): dato un topic T, evidenziare tutti i nodi che trattano quel topic (pagine web contenenti T) Dato una dimensione di sentimento S, (ad esempio Piacevolezza), evidenziare tutti i nodi dove i 6 livelli di attivazione <estasi, gioia, serenità, malinconia, tristezza, dolore> hanno valori diversi da 0 Dato T e S, evidenziare tutti i nodi che hanno T e S Data un valore di soglia τ, visualizzare tutti i sentimenti positivi o negativi che superano quel valore di soglia (usando colori diversi per i positivi e i negativi) Riferimenti Peter A. Gloor, Jonas Krauss, Stefan Nann e Kai Fischbach, Detlef Schoder Web Science 2.0: Identifying Trends through Semantic Social Network Analysis, 2009 International Conference on Computational Science and Engineering. 11

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