Examinando por Autor "Pedroche, Francisco"

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    On the Spectrum of two-layer approach and Multiplex PageRank
    (Elsevier, 2018-12-15) Pedroche, Francisco; Criado, Regino; García, Esther; Romance, Miguel
    En este trabajo presentamos algunos resultados sobre el espectro de la matriz asociada al cálculo del PageRank Multiplex definido por los autores en un trabajo anterior. Estos resultados pueden considerarse una extensión natural de los resultados conocidos sobre el espectro de la matriz de Google. En concreto, demostramos que los valores propios de la matriz de transición asociada a la red multiplexada pueden deducirse a partir de los valores propios de una matriz en bloque que contiene las matrices estocásticas definidas para cada capa. También demostramos que, como ocurre en el PageRank clásico, el espectro no se ve afectado por los vectores de personalización definidos en cada capa, sino que depende del parámetro α que controla el teletransporte. También mostramos algunas relaciones analíticas entre los valores propios e incluimos algunos pequeños ejemplos que ilustran los principales resultados.
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    Sharp estimates for the Personalized Multiplex PageRank
    (Elsevier, 2018-03-01) Pedroche, Francisco; García, Esther; Romance, Miguel; Criado, Regino
    PageRank puede entenderse como la distribución estacionaria de una cadena de Markov que se produce en una red de dos capas con el mismo conjunto de nodos en ambas capas: la capa física y la capa de teletransporte. En este trabajo presentamos algunos límites para la extensión de este enfoque de dos capas a redes Multiplex, estableciendo estimaciones nítidas para este PageRank Multiplex y localizando los posibles valores del PageRank personalizado para cada nodo de una red. Se muestran varios ejemplos para comparar los valores obtenidos para ambos algoritmos, el PageRank clásico y el de dos capas.