Resumen

Las redes sociales se han convertido en una fuente importante de información de la cual podemos extraer indicadores valiosos que pueden ser utilizados en muchos campos como el marketing, las estadísticas y la publicidad, entre otros. Con este fin, muchos trabajos de investigación en la literatura ofrecen a los usuarios algunas herramientas que pueden ayudarles a aprovechar esta mina de información. La detección de comunidades es una de estas herramientas y tiene como objetivo detectar un conjunto de entidades que comparten algunas características dentro de una red social. Hemos participado en este esfuerzo y propusimos un enfoque basado principalmente en técnicas de reconocimiento de patrones. La novedad de este enfoque es que no abordamos directamente las redes sociales para encontrar estas comunidades. Más bien procedimos en dos etapas; primero, detectamos núcleos de comunidades a través de un tipo especial de mapa autoorganizado llamado el Mapa Autoorganizado Jerárquico en Crecimiento (GHSOM). En la segunda etapa, las aglomeraciones resultantes de GHSOM se agruparon para recuperar las comunidades finales

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Redes sociales; Información; Indicadores; Detección de comunidades; Reconocimiento de patrones; Algoritmos genéticos
• Keywords:Social networks; Information; Indicators; Community detection; Pattern recognition; Genetic algorithms