Resumen

La extenuante minería y la ardua búsqueda de la estructura comunitaria oculta en redes complejas ha recibido una tremenda atención por parte de la comunidad investigadora y es un dominio en tendencia en la red multifacética, ya que no solo revela detalles sobre la estructura jerárquica de la red multifacética, sino que también ayuda a comprender mejor las funciones principales de la red y, posteriormente, la recomendación de información. Las redes bipartitas pertenecen a la red multifacética cuyos nodos pueden dividirse en un conjunto de nodos disímiles para que no haya aristas que conecten los vértices. Aunque el descubrimiento de comunidades en redes de un solo modo se ha estudiado brevemente, la detección de comunidades en redes bipartitas no se ha estudiado. En este documento, proponemos un nuevo algoritmo de Optimización de Halcones Rider-Harris (RHHO) para la detección de comunidades en una red bipartita a través de la similitud de nodos. El RHHO propuesto se desarrolla mediante la integración

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Estructura de la comunidad; Redes complejas; Redes bipartitas; Algoritmo de optimización de Rider-Harris Hawks (RHHO); Similitud de nodos; Modularidad
• Keywords:Community structure; Complex networks; Bipartite networks; Rider-Harris Hawks Optimization (RHHO) algorithm; Node similarity; Modularity