GrafoLab
Laboratório dedicado à pesquisa e divulgação científica sobre grafos e Redes Neurais de Grafos (GNNs), explorando aplicações em inteligência artificial, ciência de dados e aprendizado de máquina.
posts recentes
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- Graph Databases vs. Graph Algorithms: Quando Armazenar não é Analisar
- Detecção de Anomalias em Grafos: Além da Classificação Supervisionada
- Grafos Temporais na Prática: Quando Relações Têm Ordem e Duração
- Do Grafo ao Mercado: Como Grafos Estão Transformando o Sistema Financeiro Global
Categoria: Aplicações & Estudos de Caso
Casos práticos em recomendação, busca, segurança/fraude, bioinformática, redes de comunicação e outros domínios.
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Quando você pede um Uber, uma complexa coreografia digital acontece nos bastidores. O tempo estimado de chegada (ETA), a rota escolhida e a decisão sobre qual motorista te buscará não são mágica: são o resultado de problemas que são, em sua essência, problemas de grafos. A rede de ruas, o mercado dinâmico de motoristas e…
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Resumo — Arquiteturas de microserviços são poderosas, mas complexas. Uma falha em um serviço pode derrubar dezenas de outros. E se pudéssemos prever novas interações problemáticas antes que elas causem incidentes? Uma pesquisa recente (aceita no ICPE 2025) explora o uso de Graph Neural Networks (GNNs), especificamente a Graph Attention Network (GAT), para modelar o…
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Resumo — Modelos de Machine Learning em produção sofrem um inimigo silencioso: o Data Drift. As características dos dados mudam com o tempo, degradando a performance. Em detecção de fraudes financeiras, esse problema é ainda pior, pois os fraudadores se adaptam constantemente. Neste post, resumimos nossa pesquisa publicada no IEEE Access, onde investigamos a robustez…
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Um grafo não é apenas um “emaranhado” de nós. Quase sempre, ele possui uma “estrutura média” (meso-estrutura): grupos de nós que são mais densamente conectados entre si do que com o resto da rede. Encontrar esses “bairros” ou “clusters” é o trabalho da Detecção de Comunidades. Algoritmos como Louvain e seu sucessor, Leiden, são as…
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O que torna um nó “importante” em um grafo? A resposta não é única. Depende do que você quer medir. Um nó pode ser popular (alto Grau), ser uma “ponte” crítica (alta Betweenness) ou ter “influência” recursiva (alto PageRank). Escolher a métrica errada de centralidade pode levar a decisões de negócio desastrosas. Este post é…
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Fraudadores não agem sozinhos. Eles operam em redes, usando um emaranhado de contas, cartões, dispositivos e e-mails para esconder suas trilhas. Modelos de ML tradicionais, que olham para transações de forma isolada, falham em ver a “conspiração”. A detecção de fraudes moderna é um problema de grafos. Este post explica como modelamos o ecossistema de…
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“Clientes que compraram este item também compraram…”. Esta frase, popularizada pela Amazon, é o resultado de um dos algoritmos de grafos mais elegantes e impactantes do e-commerce: o Item-Item Collaborative Filtering (CF). Em vez de tentar encontrar usuários “gêmeos” (o que é lento e instável), a Amazon focou em calcular a similaridade entre os itens.…