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| dc.contributor | Zúñiga Verdugo, Juan Alejandro | ||
| dc.contributor | Palma Muñoz, Wenceslao | ||
| dc.creator | Contreras Warz, María Paz | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T22:45:44Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T22:45:44Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
| Resumen | dc.description | <p>En las últimas décadas se ha observado que la estructura de muchas redes reales (redes sociales, tráfico aéreo, redes neuronales) se puede modelar de manera efectiva usando redes complejas, es decir, un conjunto de nodos que se relacionan entre sí de acuerdo a ciertas propiedades topológicas no triviales. Una de las propiedades que poseen los grafos que caracterizan estos sistemas complejos es la estructura de comunidad. La detección de comunidades tiene como objetivo la identificación de los módulos o grupos con alguna o varias propiedades en común. La detección de comunidades es importante no sólo para caracterizar el grafo, sino que además ofrece información sobre la formación de la red, así como sobre su funcionalidad. La estructura de conectividad de estas redes se manifiesta por la presencia de comunidades o grupos, es decir, conjuntos de nodos que comparten propiedades comunes o poseen roles similares en la red. Este trabajo se centra principalmente en el problema de la detección de comunidades en sistemas complejos o grafos, mediante la aplicación de una metaheuristica basada en enjambres de abejas artificiales. Además, se utiliza la modularidad como guía para la detección de comunidades, y se agrega la detección de comunidades solapadas a través de una extensión de modularidad</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Most systems can be represented as complex networks, namely a set of nodes which relate to each other according to certain non-trivial topological properties. One of the properties they own graphs that characterize these complex systems is the structure of community. Detection of communities aims to identify the modules or groups with one or several properties in common. Detection of communities is important not only to characterize the graph, but also provides information on network formation as well as their functionality. The connectivity structure of these networks is shown by the presence of communities or groups, that is, sets of nodes that share common properties or have similar roles in the network. This work is mainly focused on the problem of detecting communities in complex systems or graphs, by applying a metaheuristic based on artificial swarms of bees. Furthermore, modularity to guide communities detection is used, and detecting overlapping communities through a modular extension is added</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>En las últimas décadas se ha observado que la estructura de muchas redes reales (redes sociales, tráfico aéreo, redes neuronales) se puede modelar de manera efectiva usando redes complejas, es decir, un conjunto de nodos que se relacionan entre sí de acuerdo a ciertas propiedades topológicas no triviales. Una de las propiedades que poseen los grafos que caracterizan estos sistemas complejos es la estructura de comunidad. La detección de comunidades tiene como objetivo la identificación de los módulos o grupos con alguna o varias propiedades en común. La detección de comunidades es importante no sólo para caracterizar el grafo, sino que además ofrece información sobre la formación de la red, así como sobre su funcionalidad. La estructura de conectividad de estas redes se manifiesta por la presencia de comunidades o grupos, es decir, conjuntos de nodos que comparten propiedades comunes o poseen roles similares en la red. Este trabajo se centra principalmente en el problema de la detección de comunidades en sistemas complejos o grafos, mediante la aplicación de una metaheuristica basada en enjambres de abejas artificiales. Además, se utiliza la modularidad como guía para la detección de comunidades, y se agrega la detección de comunidades solapadas a través de una extensión de modularidad</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Most systems can be represented as complex networks, namely a set of nodes which relate to each other according to certain non-trivial topological properties. One of the properties they own graphs that characterize these complex systems is the structure of community. Detection of communities aims to identify the modules or groups with one or several properties in common. Detection of communities is important not only to characterize the graph, but also provides information on network formation as well as their functionality. The connectivity structure of these networks is shown by the presence of communities or groups, that is, sets of nodes that share common properties or have similar roles in the network. This work is mainly focused on the problem of detecting communities in complex systems or graphs, by applying a metaheuristic based on artificial swarms of bees. Furthermore, modularity to guide communities detection is used, and detecting overlapping communities through a modular extension is added</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-5000/UCD5101_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | METAHEURISTICA | |
| Materia | dc.subject | REDES DE COMUNICACION | |
| Materia | dc.subject | Comunidades | |
| Materia | dc.subject | Algoritmos | |
| Materia | dc.subject | GRAFOS | |
| Title | dc.title | Detección en comunidades en redes complejas o grafos usando metaheurística | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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