Estudio experimental del Forward Linear Threshold Rank
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Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2019-06-27
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Abstract
La centralidad y la difusión de influencia son dos de los conceptos más estudiados en el análisis de redes sociales. La mayoría de medidas de centralidad propuestas, se basan en características topológicas de la red. Recientemente se han propuesto nuevas medidas de centralidad basadas en los dos principales modelos de difusión de influencia, el Independent Cascade Model y el Linear Threshold Model. Una de estas medidas basadas en estos modelos es el Linear Threshold Rank, la cual se define como el numero de nodos influenciados cuando el conjunto de activación inicial es formado por el mismo nodo y sus vecinos inmediatos. En este proyecto, introducimos nuevas medidas de centralidad basadas en esta medida y continuaremos con el análisis de otras medidas basadas en este mismo modelo y en otras variantes de él. Compararemos estas medidas con otras ya conocidas, utilizando diferentes herramientas para el análisis de desigualdad en redes. Propondremos un algoritmo simple y eficiente, para calcularlas, y lo implementaremos en C++ para reducir los tiempos de ejecución. Finalmente, publicaremos los resultados en una plataforma online, para que puedan ser consultados y contrastados fácilmente. Centrality and spread of influence are two of the most studied concepts in the analysis of social networks. Most of the proposed centrality measures are based on topological characteristics of the network. Recently new centrality measures have been proposed inspired by the two main influence spread models, the Independent Cascade Model and the Linear Threshold Model. One of these measures based on these models is the Linear Threshold Rank, which is defined as the number of influenced nodes when the initial activation set is formed by the node itself and its immediate neighbours. In this project, we introduce new centrality measures based on this measure and we will continue with the analysis of other measures based on this same model and other variants of it. We will compare these measures with others already known, using different tools for the analysis of inequality in networks. We will propose a simple and efficient algorithm, to calculate them, and we will implement it in C++ to reduce the execution times. Finally, we will publish the results in an online platform, in order to be easily consulted and contrasted.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
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144172.pdf | 8,539Mb | Visualitza/Obre |