Los Algoritmos de Detección de Comunidades  son algoritmos que nos permiten dentro de conjuntos de datos expresados en grafos, comprender la conformación de las uniones entre datos. Estas fórmulas avanzadas, principalmente orientadas al Machine Learning nos ayudan a definir y agrupar comunidades de datos que a simple vista no podríamos detectar.

Cada uno de estos algoritmos toma como base de su funcionamiento características o relaciones diferentes para lograr su cometido. Dependerá del gestor de análisis de grafos que utilices y de las necesidades de tu proyecto para determinar cual debes aplicar.

Descubre a continuación cuáles son estos importantes algoritmos de detección de comunidades

Algoritmos de detección de comunidades

Los algoritmos de detección de comunidades tienen una función realmente importante dentro del mundo del análisis de datos. Especialmente, en el mundo del análisis de grafos. Como sabemos, los grafos nos permiten dentro de su estructura almacenar diferentes tipos de datos para entender sus relaciones a través de múltiples vértices. En este caso, podemos realizar análisis importantes a secciones, características específicas y otras conexiones para encontrar comunidades.

Estas comunidades complejas de datos nos ayudan a tomar decisiones, prevenir situaciones y desarrollar propuestas en diferentes áreas de trabajo e investigación científica. Las áreas donde el estudio de redes de datos es la columna vertebral de su desarrollo, pueden aprovechar de forma especial los algoritmos que conoceremos a continuación.

Algoritmo de Girvan Newman

Dentro de los Algoritmos de Detección de Comunidades existe un algoritmo de que determina un orden jerárquico dentro del conjunto de datos conocido como Algoritmo Girvan Newman, este toma su nombre dos importantes investigadores, Michelle Girvan y Mark Newman.

Este algoritmo es utilizado para detectar dentro de sistemas complejos de datos, la existencia de comunidades. Con este algoritmo podemos detectar conjuntos coincidentes de datos a través de conexiones mediante la eliminación progresiva de enlaces provenientes de la red original. El algoritmo selecciona y excluye los datos, permitiendo obtener un resultado, donde se ubica la comunidad.

Este método busca en vez de construir una medida que nos indica cuales relaciones entre nodos son las más relevantes para determinar las comunidades.

Algoritmo de Louvain

El algoritmo de Louvain es un algoritmo que responde a los métodos de modularidad para determinar la existencia de comunidades dentro de los conjuntos de datos. Este algoritmo estudia y evalua los conjuntos de datos para establecer una relación de contraste en términos de densidad de las aristas que se encuentran en el conjunto de datos bien sean internas o externas.  Con los resultados producto del algoritmo se obtiene un estimado de agrupación de todos los nodos que pertenecen a una red específica.

Es importante señalar que este algoritmo es aplicado en dos pasos. En un primer momento se busca estructurar la comunidad de datos mediante la asignación directa de los nodos que la conformarán. Esto permite favorecer optimizaciones locales de modularidad, y en segunda instancia se define una nueva red de datos que toma en cuenta las comunidades detectadas al inicio.

El algoritmo será ejecutada tantas veces sean necesarias hasta que no pueda adjudicarse una nueva asignación.

Algoritmo de propagación de etiquetas

El algoritmo de propagación de etiquetas es un algoritmo de detección de comunidades que permite encontrar comunidades dentro de la estructura de un grafo. Este algoritmo aprovecha la red estructural del grafo como una guía u hoja de ruta sin necesidad de profundizar o determinar el contenido de la información que se encuentra dentro del grafo.

Para sacar máximo provecho a este algoritmo deben asignarse de forma preliminar algunas etiquetas a los datos, que nos permitan indicar el rango de soluciones que posee un nodo dado. Así, podremos utilizar métodos semi estructurados para conseguir comunidades especificas y que estas sean perfectamente seleccionables para su estudio.

Algoritmo de componentes fuertemente conectados

Otro de los algoritmos a conocer es el de componentes fuertemente conectados. Los componentes fuertemente conectados nos permiten conocer el comportamiento de los nodos que participan dentro de un grafo dirigido. Estos poseen un tipo específico de conectividad que podemos conocer con el algoritmo. Para que se considere que estamos en presencia de un componente fuertemente conectado, este grafo en estudio debe contener nodos o vértices que estén totalmente conectados entre si.

Este algoritmo puede ser utilizado para entender el comportamiento de los nodos que componen la estructura de un grafo, ayudando a analizar los flujos de información que se producen en el, mediante un proceso de carga de datos que ayude a alimentar análisis con información relevante que puede utilizarse para gestionar decisiones o recomendaciones.

Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer los principales algoritmos de detección de comunidades.

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