O documento discute a rede social Flickr, incluindo como os usuários compartilham interesses através de comentários, marcações e grupos. Ele também cobre algoritmos de classificação como PageRanking e UserRanking para medir a importância dos usuários com base em suas interações, e como o Google Web Toolkit pode ser usado para criar aplicações dinâmicas para analisar as estatísticas e relações sociais entre usuários na plataforma.

1. A Rede Social FlickrWeb 2.0

2. Site Yahoo 1996 2009 Categorização Widgets

3. Flickr Upload de fotografias Relações sociais

4. Vantagens Facilidade na pesquisa de imagens – pesquisa por interesse, tipo, categoria; Pesquisa no Flickr Tag redundante Desvantagens folksonomy

5. Utilizadores mais populares se: Outros utilizadores visualizarem as suas fotos Receber muitos comentários às fotos Colocar comentários nas fotos de outros utilizadores Receber convites para ter as suas imagens em grupos privados de qualidade Tornar as suas fotos populares Maior número de visualizações Ser adicionada à lista de fotos favoritas Receber muitos comentários Serem colocadas várias tags Utilizadores do Flickr

6. Relações sociais – partilha de interesses Problema: explorar as relações sociais entre utilizadores com relações de amizade ou partilha de interesses.

7. A Rede Social FlickrPartilha de interessesAlgoritmos de Ranking

8. Partilha de interesses: Comentários trocados entre utilizadores – colocados nas fotografias de cada um (quantos mais comentários um utilizador receber nas suas fotos, maior o seu grau). Anotação de imagens (tagging). Participação nos mesmos grupos. Relações sociais – partilha de interesses

9. Distinção entre as relações utilizador-utilizador, e grupo-grupo: Determinar a relação social entre dois utilizadores. Ver se estes partilham dos mesmos interesses. Relações sociais – partilha de interesses

10. Relações sociais – partilha de interesses Grupo Utilizador (photoowner) Membros do grupo e administradores Comentário

11. Utilizado nas pesquisas do Google Baseado noutros algoritmos probabilísticos Eigentrust PowerIteration Objectivo do algoritmo: Definir o peso de cada página (ranking) – PR(E). Determinar a importância/relevância de uma página. Evitar resultados redundantes. Algoritmos de Ranking

12. Página A Página B Página C Página D Algoritmos de Ranking – Exemplo 1 Uma página A, e 3 páginas (B, C e D) com ligações para a primeira:

13. Uma página A, e 3 páginas (B, C e D), em que B possui ligações para A e C, C possui ligações para as 3 páginas, e D possui ligação só para a página A. Página A Página B Página C Página D Algoritmos de Ranking – Exemplo 2 Conclusão: O peso de uma página é dividido pelo número de ligações que possui.

15. Relação entre Utilizadores Definiu-se o peso do utilizador, para estabelecer o grau de relação com outro utilizador.

16. Cálculo do User Ranking Cálculo do Peso da Relação User Ranking / Peso da Relação

17. A Rede Social FlickrGoogle Web Toolkit

18. Criação dinâmica de aplicações web. Colecção vasta de widgets. Bloco de código único. Ext GWT / ExtJS Google Web Toolkit

19. Google Web Toolkit

20. Organização Funcional da Aplicação

21. Estatísticas – Número de comentários e fotos por utilizador numUsers

22. Estatísticas – Número de relações sociais por utilizador e user ranking numUsers

23. Estatísticas – Peso das relações numRelations

24. Sumário Web 2.0 Redes Sociais Flickr Partilha de interesses Algoritmos de ranking (Page ranking VS User ranking) Relação entre Utilizadores (User Ranking e Peso da Relação Google Web Toolkit