@INPROCEEDINGS{125827,
    AUTHOR="Luciano Digiampietri and William Maruyama",
    TITLE="Predição de Novas Coautorias na Rede Social Acadêmica dos
Programas Brasileiros de Pós-Graduação em Ciência da Computação",
    BOOKTITLE="CSBC 2014 - BraSNAM",
    ADDRESS="",
    DAYS="30-31",
    MONTH="jul",
    YEAR="2014",
    ABSTRACT="Predizer novos relacionamentos dentro de um grupo social é
uma tarefa complexa, porém extremamente útil para potencializar ou
maximizar colaborações através da indicação de quais seriam as parcerias
mais promissoras. Nas redes sociais acadêmicas, a predição de
relacionamentos é tipicamente utilizada para tentar identificar
potenciais parceiros no desenvolvimento de um projeto e/ou coautores
para a publicação de artigo. Este artigo apresenta uma técnica de
predição de novas coautorias (isto é, coautorias entre autores que nunca
haviam publicado juntos) combinando técnicas de inteligência artificial
com o estado da arte das métricas de predição de relacionamentos em
redes sociais.",
    KEYWORDS="Linking prediction and simulation"
}