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Detección de comunidades en redes complejas

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Detección de comunidades en redes complejas

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dc.contributor.advisor Marín Lozano, Ignacio es_ES
dc.contributor.author Aldecoa García, Rodrigo es_ES
dc.date.accessioned 2013-09-02T06:36:40Z
dc.date.available 2013-09-02T06:36:40Z
dc.date.created 2013-07-17T10:00:31Z es_ES
dc.date.issued 2013-09-02T06:36:35Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/31638
dc.description.abstract El uso de las redes para modelar sistemas complejos es creciente en multitud de ambitos. Son extremadamente utiles para representar interacciones entre genes, relaciones sociales, intercambio de informaci on en Internet o correlaciones entre precios de acciones burs atiles, por nombrar s olo algunos ejemplos. Analizando la estructura de estas redes, comprendiendo c omo interaccionan sus distintos elementos, podremos entender mejor c omo se comporta el sistema en su conjunto. A menudo, los nodos que conforman estas redes tienden a formar grupos altamente conectados. Esta propiedad es conocida como estructura de comunidades y esta tesis doctoral se ha centrado en el problema de c omo mejorar su detecci on y caracterizaci on. Como primer objetivo de este trabajo, se encuentra la generaci on de m etodos e cientes que permitan caracterizar las comunidades de una red y comprender su estructura. Segundo, pretendemos plantear una serie de pruebas donde testar dichos m etodos. Por ultimo, sugeriremos una medida estad stica que pretende ser capaz de evaluar correctamente la calidad de la estructura de comunidades de una red. Para llevar a cabo dichos objetivos, en primer lugar, se generan una serie de algoritmos capaces de transformar una red en un arbol jer arquico y, a partir de ah , determinar las comunidades que aparecen en ella. Por otro lado, se ha dise~nado un nuevo tipo de benchmarks para testar estos y otros algoritmos de detecci on de comunidades de forma e ciente. Por ultimo, y como parte m as importante de este trabajo, se demuestra que la estructura de comunidades de una red puede ser correctamente evaluada utilizando una medida basada en una distribuci on hipergeom etrica. Por tanto, la maximizaci on de este ndice, llamado Surprise, aparece como la estrategia id onea para obtener la partici on en comunidades optima de una red. Surprise ha mostrado un comportamiento excelente en todos los casos analizados, superando cualitativamente a cualquier otro m etodo anterior. De esta manera, aparece como la mejor medida propuesta para este n y los datos sugieren que podr a ser una estrategia optima para determinar la calidad de la estructura de comunidades en redes complejas. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Redes complejas es_ES
dc.subject Estructura de comunidades es_ES
dc.subject Teoría de grafos es_ES
dc.subject Graph clustering es_ES
dc.subject Complex networks es_ES
dc.subject Community structure es_ES
dc.subject Sistemas complejos es_ES
dc.subject Complex systems es_ES
dc.subject Grafos es_ES
dc.subject Redes es_ES
dc.title Detección de comunidades en redes complejas
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/31638 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Aldecoa García, R. (2013). Detección de comunidades en redes complejas [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31638 es_ES
dc.description.accrualMethod Alfresco es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 8447 es_ES
dc.description.award Premiado es_ES


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