Optimización multiobjetivo para la identificación de key players en redes sociales de grandes dimensiones

Escuela Politécnica Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores

Dimas de la Fuente Hernández
Enero, 2018

Resumen —

La identificación de un conjunto de individuos que poseen una influencia
relevante y que actúan como actores clave en redes sociales es una cuestión de
interés en muchas situaciones reales, especialmente en aquellas relacionadas con
Internet. A pesar de que varios enfoques han sido propuestos con el objetivo
de identificar conjuntos de actores clave, éstos se centran principalmente en la
optimización de un solo objetivo. Ésto podría conllevar un bajo rendimiento ya
que los conjuntos identificados normalmente no son capaces de rendir bien en
aplicaciones del mundo real donde más objetivos de interés son contemplados.
La optimización multiobjetivo parece ser la extensión natural para esta tarea,
pero existe una falta de este tipo de metodologías en la literatura científica.
Se propone un algoritmo eficiente denominado Multi-Objective Artificial Bee
Colony (MOABC) para hacer frente al problema de identificación de actores
clave, este algoritmo es aplicado en el contexto de seis redes de diferentes
dimensiones y características. El enfoque propuesto es capaz de identificar mejor
a los actores clave que otros enfoques anteriores, especialmente en el contexto
de redes sociales grandes y complejas.

 

TFG2018-keyplayers