Detección de comunidades solapadas en redes sociales dirigidas y ponderadas

Abstract

RESUMEN:Con la reciente popularidad de los servicios de redes sociales, como Facebook o Twitter, la detección de comunidades se ha convertido en un problema de un interés considerable. A pesar de que se han propuesto decenas de algoritmos que permiten detectar comunidades en redes sociales, solo un reducido subconjunto de estos son capaces de identificar comunidades solapadas, siendo aún menor el número de algoritmos que lo hacen en redes dirigidas y/o ponderadas. Así, este Trabajo Fin de Máster presenta un algoritmo que detecta comunidades solapadas en redes sociales dirigidas y/o ponderadas que, basándose en las ideas de amistad y liderazgo presentes en estas redes, no solo revela las comunidades identificadas, sino que también especifica quiénes son sus líderes. El algoritmo se describe en detalle y sus resultados se comparan con los obtenidos por otros algoritmos de detección de comunidades solapadas destacados en la literatura científica.

ABSTRACT:With the recent increasing popularity of social networking services, such as Facebook or Twitter, community detection has become a problem of considerable interest. Although there are more than a hundred algorithms that find communities in social networks, only a few are able to detect overlapping communities, and an even smaller number of them do it in directed and/or weighted networks. For this reason, this Master’s Thesis presents an algorithm that detects overlapping communities in directed and/or weighted social networks, which—based on the ideas of friendship and leadership in these networks—not only revels the communities identified, but also specifies who their leaders are. The algorithm is described in detail and its results are compared with those obtained by prominent overlapping community detection algorithms found in the scientific literature.