Page Rank - Rede Social

Redes sociais são estruturas compostas por entidades que interagem entre si por meio de conexões que podem representar amizade, influência, comunicação ou confiança. Quando lidamos com redes de reputação, como a Epinions, entender quem são os indivíduos mais influentes significa identificar quais usuários são vistos como referências confiáveis pelos demais.

O dataset soc-Epinions1 representa uma rede de confiança onde cada aresta dirigida A → B significa que o usuário A confia em B. É um grafo grande, com aproximadamente 75 mil usuários e mais de 500 mil conexões, que captura interações reais entre produtores e consumidores de reviews.

O objetivo deste relatório é aplicar o algoritmo PageRank para identificar usuários influentes, analisando como diferentes valores do fator de amortecimento afetam os resultados, comparando uma implementação manual com a função nativa do NetworkX e interpretando o papel dos usuários de maior relevância dentro da dinâmica da rede.

Fundamentos Teóricos

A rede soc-Epinions1 é dirigida porque a confiança é assimétrica. A confiar em B não implica que B confia em A. Chamamos os nós de usuários e as arestas dirigidas de relações de confiança.

Dataset

O dataset está disponível publicamente e foi acessado pelo link direto: https://snap.stanford.edu/data/soc-Epinions1.html

Características principais: • aproximadamente 75.879 usuários • aproximadamente 508.837 arestas dirigidas • cada linha contém dois IDs indicando uma relação de confiança A B

Este é um dos maiores e mais tradicionais datasets de confiança presentes no repositório SNAP da Universidade Stanford. Ele possui estrutura típica de redes sociais reais: distribuição de grau em cauda longa, hubs, componentes densas e grande conectividade.