Equílibrio estrutural aplicado à detecção de casos de corrupção

Ponciano, Vitor dos Santos

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Ponciano, Vitor dos Santos
dc.date.accessioned	2023-12-22T02:59:54Z	-
dc.date.available	2023-12-22T02:59:54Z	-
dc.date.issued	2017-02-21
dc.identifier.citation	PONCIANO, Vitor dos Santos. Equilíbrio estrutural aplicado à detecção de casos de corrupção. 2017. 57 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica-RJ, 2017.	por
dc.identifier.uri	https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14316	-
dc.description.abstract	Em 1946, Heider desenvolveu a Teoria de Grafos de Sinais a fim de descrever as relações emocionais entre as pessoas pertencentes ao mesmo grupo social. Neste trabalho, estudamos problemas de particionamento de grafo associados com equilíbrio estrutural, que na literatura de Ciência da Computação são conhecidos como problemas de correlação de partições ou, em inglês, correlation clustering (CC), além de uma versão relaxada (RCC). As soluções dos problemas CC e RCC foram anteriormente utilizadas na literatura como ferramentas para a avaliação de equilíbrio estrutural numa rede social. O objetivo deste trabalho é aplicar as soluções destes problemas na detecção de corrupção em contratos públicos. Para esse fim, são utilizadas formulações de programação linear inteira existentes na literatura para estes problemas. Além disso, é discutido também um modelo probabilístico para o Equilíbrio Estrutural e as soluções destes problemas são aplicadas à detecção de casos de corrupções existentes em licitações públicas.	por
dc.description.sponsorship	Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq	por
dc.format	application/pdf	*
dc.language	por	por
dc.publisher	Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro	por
dc.rights	Acesso Aberto	por
dc.subject	Equilíbrio estrutural	por
dc.subject	Grafos de sinais	por
dc.subject	Correlation Clustering	por
dc.subject	Detecção de Corrupção	por
dc.subject	Structural balance	eng
dc.subject	Signal Graphs	eng
dc.subject	Correlation Clustering	eng
dc.subject	Corruption Detection	eng
dc.title	Equílibrio estrutural aplicado à detecção de casos de corrupção	por
dc.title.alternative	Structural equation applied to the detection of cases of corruption	eng
dc.type	Dissertação	por
dc.description.abstractOther	In 1946, Heider developed Signal Graph Theory with the purpose of describing the emotional relationships between people pertaining to the same social group. In this work, we study graph partitioning problems associated with structural balance. These problems are known in the computer science literature as partition correlation problems: correlation clustering (CC) and a relaxed version (RCC). The solution of CC and RCC problems has been previously used in the literature as a tool for the evaluation of structural balance in a social network. The aim of this work is to apply the solution of these problems in the detection of corruption in public contracts. We describe integer linear programming formulations from the literature for these problems. We also discuss a probabilistic model for Structural balance and the solution of these problems applied to the detection of cases of corruption existing in public bids.	eng
dc.contributor.advisor1	Gregório, Ronaldo Malheiros
dc.contributor.advisor1ID	07711716761	por
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4502104424266743	por
dc.contributor.advisor-co1	Figueiredo, Rosa Maria Videira de
dc.contributor.advisor-co1ID	01285761707	por
dc.contributor.advisor-co1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3413049864861519	por
dc.contributor.referee1	Cruz, Marcelo Dib
dc.contributor.referee2	Frota, Yuri Abitbol de Menezes
dc.creator.ID	12497595798	por
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/4208539232021708	por
dc.publisher.country	Brasil	por
dc.publisher.department	Instituto de Ciências Exatas	por
dc.publisher.initials	UFRRJ	por
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional	por
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dc.subject.cnpq	Ciência da Computação	por
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