Utilizando aprendizado por representação para a classificação de laços sociais da IoT

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dc.contributor.authorPereira Júnior, Jamisson Jader Moraes
dc.contributor.authorFigueiredo, Thiago Silva
dc.contributor.authorLopes, Ramon
dc.contributor.authorTorres, Luiz Carlos Bambirra
dc.contributor.authorSantos, Bruno P
dc.date.accessioned2023-01-18T10:17:59Z
dc.date.available2023-01-18T10:17:59Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.description.abstractA Internet of Things (IoT) tem sido marcada pelas interações entre dispositivos que cooperam para realizar atividades. A partir deste ambiente cibernético e conectado, um possível paradigma derivado é o Social IoT (SIoT), onde múltiplos tipos de relacionamentos e confiabilidade podem ser estabelecidos entre dispositivos. Neste cenário, abordamos as questões de como modelar lac¸os sociais em IoT e na proposição de modelos para, automaticamente, classificar e predizer relações em SIoT. Este artigo propõe a utilização de aprendizado por representação para classificar diferentes tipos de lac¸os sociais em SIoT. Para isso, utiliza-se como estratégias para classificação Graph Neural Networks (GNN) ou Algoritmos Tradicionais de Classificação (ATC). Em nossos experimentos, GNN é rápido na etapa de treinamento e apresenta métricas F1-{macro, micro} de 0.61 e 0.88, respectivamente. Ao usar ATC, o treinamento ´e 121× at´e 11.235× mais lento que GNN, ao passo que as métricas F1-score alcançam 0.86 e 0.95, respetivamente.pt_BR
dc.description.abstractenThe Internet of Things (IoT) has been marked by the interactions between devices that cooperate in a common goal. From this connected cyberphisical environment, the Social IoT (SIoT) is a possible derived paradigm, where several types of relationship and trustworthiness can be estabilished among devices. In this scenario, we address the issues of modeling social ties in IoT and proposing models to classify and predict ties in SIoT. Those tasks are important for example to create privacy rules based on link’s type. This paper proposes using learning representation to classify different types of social ties between IoT devices. In order to do this, we use as classifcation strategies either Graph Neural Networks (GNN) or Traditional Classification Algorithms (TCA). In our experiments, GNN is fast to train and shows F1-{macro, micro} scores of 0.61 and 0.88, respectivelly. By using TCA, the train step is 121× up to 11.235× slower than GNN, but it presents F1-scores of 0.86 and 0.95, respectivelly.pt_BR
dc.identifier.citationPEREIRA Júnior, J. J. M. et al. .Utilizando aprendizado por representação para a classificação de laços sociais da IoT. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO URBANA (COURB), 6. , 2022, Fortaleza. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/21448>. Acesso em 18 jan. 2023.pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5753/courb.2022.223493.pt_BR
dc.identifier.issn2595-2706
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15981
dc.identifier.uri2https://sol.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/21448pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
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dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
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dc.typeTrabalho apresentado em eventopt_BR
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