Resumen

Un enfoque estándar para reducir la complejidad de redes muy grandes es agrupar conjuntos de nodos en clústeres según algún criterio que refleje ciertas propiedades estructurales de la red. Más allá de las medidas de modularidad bien conocidas que definen comunidades, existen criterios basados en la existencia de patrones de conexión similares o idénticos de un nodo o conjuntos de nodos con el resto de la red. Una noción clave en este contexto es la de gemelos T o nodos, que muestran exactamente el mismo patrón de conexión con el resto de la red. Nuestro primer objetivo es extender esta idea a subgrafos de orden arbitrario de una red dada, mediante las nociones de subgrafos gemelos T y gemelos F. Esta investigación, que conduce a resultados de interés independiente en teoría de grafos, está motivada por la necesidad de proporcionar un enfoque sistemático para el análisis de las estructuras núcleo-semiperiferia-periferia (CSP), una noción ampliamente utiliz

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Grandes redes; Agrupaciones; Medidas de modularidad; Patrones de conexión; Subgráficos; Estructuras núcleo-periferia
• Keywords:Large networks; Clusters; Modularity measures; Connection patterns; Subgraphs; Core-periphery structures