Resumen

La percolación inversa se conoce como el problema de encontrar el conjunto mínimo de nodos cuya eliminación de sus enlaces causa la ruptura de la red. La percolación inversa ha sido ampliamente utilizada en varios estudios de redes de una sola capa. Sin embargo, el uso y la generalización de redes multiplex han sido poco considerados. En este trabajo, proponemos una metodología basada en la percolación inversa para cuantificar la robustez de las redes multiplex. Específicamente, presentamos una versión modificada del modelo matemático para el problema del separador de vértices multiplex (m-VSP). Al resolver el m-VSP, podemos encontrar nodos que causan la ruptura del componente gigante mutuamente conectado (MCGC) y el gran clúster viable (LVC) cuando se eliminan sus enlaces de la red. La metodología presentada en este trabajo fue probada en un conjunto de redes de referencia, y como estudio de caso, presentamos un análisis utilizando un conjunto de redes sociales multiplex modeladas con información sobre las principales características de las mejores universidades del mundo y las universidades en

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Percolación inversa; Redes multiplex; Metodología; Robustez; Modelo matemático; Nodos
• Keywords:Inverse percolation; Multiplex networks; Methodology; Robustness; Mathematical model; Nodes