Resumen:
El modelo estocástico de bloques (SBM por su sigla en inglés) es un grafo aleatorio donde los vértices se encuentran divididos en clases (o comunidades) que comparten una etiqueta, y la probabilidad de conexión entre entre cada par de vértices está determinada de sus etiquetas. Es uno de los modelos más populares utilizados en diversas aplicaciones en redes biológicas, sociales y tecnológicas para estudiar el problema de identificación de comunidades, en el que se trata de identificar la etiqueta de los vértices a partir de la observación de una realización del grafo. En esta tesis repasamos resultados fundacionales en la literatura, como la existencia de una transición de fase que determina cuándo es posible identificar las comunidades. Además, exploramos y demostramos la consistencia de algunos métodos espectrales, métodos de minimización de cortes y métodos por extensiones armónicas como posibles enfoques para resolver el problema, y realizamos aportes originales en las dos últimas familias de métodos. Por último, analizamos el desempeño de estos estimadores a través de simulaciones.
Citación:
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Agote, Nicolás. (2024). Algoritmos para detección de comunidades. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001048_Agote
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Agote, Nicolás. "Algoritmos para detección de comunidades". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001048_Agote
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