DETECCIÓN DE ESTRUCTURA DE COMUNIDAD EN REDES SOCIALES

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dc.contributor.authorDu Chen, Zhihao
dc.date.accessioned2026-06-24T01:00:46Z
dc.date.issued2025-07-14
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: Clara Simón De Blas
dc.description.abstractLa detección de comunidades, comúnmente conocida como "Clustering de grafos" es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que posee gran potencial debido a la flexibilidad en la definición de un grafo. En este trabajo se estudian los métodos más tradicionales de detección de comunidades (Girvan-Newman) y otros más recientes (Louvain), resaltando las mejoras en eficiencia de cómputo y calidad del resultado.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/367117
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rightsCreative Commons Atribución 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
dc.subjectdeteccion de comunidades
dc.subjectgrafos
dc.subjectclustering
dc.subjectaprendizaje automatico
dc.subjectmachine learning
dc.subjectaprendizaje automatico no supervisado
dc.subjectalgoritmos
dc.subjectcomplejidad asintótica
dc.titleDETECCIÓN DE ESTRUCTURA DE COMUNIDAD EN REDES SOCIALES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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