dc.creatorAcero Niño, Ricardo Alberto
dc.date2019-08-26
dc.date2022-03-25T22:10:05Z
dc.date2022-03-25T22:10:05Z
dc.date.accessioned2023-08-28T19:24:44Z
dc.date.available2023-08-28T19:24:44Z
dc.identifierhttps://journal.poligran.edu.co/index.php/wpmis/article/view/1160
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10823/6420
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8462510
dc.descriptionLas redes sociales online cada vez ejercen más influencia en nuestra vida diaria y en general en la sociedad;  están cambiando nuestra forma de actuar y hasta de pensar , han permeado la mayoría por no decir todos los sectores de la sociedad ; además de que ya se establecen propiedades como la similaridad, la centralidad , el grado de un nodo o individuo, a través del análisis de las interacciones entre los miembros de la red se puede detectar comunidades, ; hay herramientas para analizar estas interacciones y establecer comportamientos, información que se puede utilizar con fines comerciales, para mejorar el comercio o la prestación de servicios, para fines académicos ayudando a resolver problematicas, para fines sociales como corregir conductas.  Desde antes del año 2000 se viene estudiando la detección de comunidades tanto para redes estáticas, las que no cambian con el paso del tiempo,  como en redes dinámicas que cambian en el tiempo, evolucionan tanto en nodos como en enlaces.  Muchos de los algoritmos construidos detectan comunidades basados en la estructura del grafo, entendiendo el grafo como una estructura conformada por nodos ( individuos miembros ) y enlaces o arcos; también algoritmos que utilizan las interacciones de los individuos; el objetivo de este proyecto es detectar comunidades usando este contenido textual y las interacciones en una red social como Twitter.
dc.publisherWorking papers. Maestría en Ingeniería de Sistemas
dc.rightsDerechos de autor 2019 Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano
dc.sourceWorking papers. Maestría en Ingeniería de Sistemas; Vol. 3 Núm. 2 (2018): Workings Papers. Maestría en Ingeniería de Sistemas 2018-2
dc.source2500-8862
dc.subjectRedes sociales
dc.subjectDeteccion comunidades
dc.subjectInteracciones
dc.titleDetección automática de Comunidades en redes sociales online OSN usando contenido textual e interacciones en la red tweeter
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArtículo revisado por pares


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