Problema da Clique de Peso Máximo em Arestas: Aplicação em Redes Funcionais de Séries Temporais

Este trabalho investiga o comportamento do Problema da Clique de Peso Máximo em Arestas como ferramenta de extração de subgrafos densos em Redes Funcionais construídas a partir de Séries Temporais Multivariadas. Adotando uma formulação de Programação Linear Inteira, caracterizamos como a escolha da métrica de associação (Pearson, Spearman e Informação Mútua) e do limiar de corte $\theta$ afeta a clique ótima sob três regimes sintéticos: sazonalidade de alta frequência, ciclos de baixa frequência com tendência, e passeios aleatórios. Investigamos ainda o efeito de restringir a cardinalidade da clique por meio de diferentes restrições de tamanho, analisando como a imposição de um limite superior no número de vértices afeta a estabilidade dos componentes selecionados. Os resultados expõem regimes em que métricas lineares e não-lineares divergem qualitativamente e revelam limitações da abordagem em cenários de séries autocorrelacionadas.