I. Gutiérrez, D. Gómez, J. Castro, R. Espínola
Uno de los problemas más importantes en la literatura de grafos es la detección de comunidades en redes. La mayoría de los algoritmos relacionados con este problema asumen que la red es nítida. En este contexto, la única información existente a la hora de decidir qué nodos deben pertenecer a la misma comunidad o clúster viene dada por la estructura del grafo. Sin embargo, existen muchas situaciones reales en las que aparece cierta incertidumbre a la hora de modelizar las posibles relaciones existentes entre los nodos. Considerando que en una red existe cierta información adicional independiente de la topología del grafo, esta incertidumbre puede ser modelizada mediante una medida borrosa definida a partir de esta información adicional. En este trabajo se presenta un algoritmo que tiene en cuenta esta información adicional borrosa a la hora de detectar comunidades.
Keywords: Clústering Borroso en Redes, Detección de Comunidades, Grafos Borrosos, Teoría de Grafos, Clústering Jerárquico en Redes
Scheduled
ADCS-1 Data Analysis and Social Science
September 4, 2019 12:00 PM
I3L1. Georgina Blanes building