Análisis de redes sociales mediante cadenas de Markov

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.4995/msel.2019.10938

Palabras clave:

Cadenas de Markov, Análisis Redes Sociales, Aplicaciones del Programa Mathematica, Modelización

Resumen

El objetivo de este trabajo es mostrar un modelo matemático sencillo, aplicado al análisis de las redes sociales, que potencie el interés de los alumnos en la asignatura Matemáticas I. El planteamiento y la resolución de este modelo, basado en las cadenas de Markov, nos permiten ilustrar la aplicabilidad los sistemas de ecuaciones discretas y reforzar los conceptos de autovalores, autovectores y diagonalización. Utilizaremos el software de cálculo Mathematica, al que tienen acceso los estudiantes de la asignatura, para resolver el problema, lo que facilitará trabajar con diversos modelos y dimensiones grandes.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Barriola, J. M. (2014). ¿Cómo funciona Google? El algoritmo pagerank, diagramas de grafos y cadenas de Markov. PhD thesis, Facultad de Ciencias Económicas. Universidad de Buenos Aires. http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/?a=d&c=rimmage&d=rimmage_v3_n1_01

Bilisoly, R. (2014). Using board games and mathematica to teach the fundamentals of finite stationary markov chains. Section on Statistical Education. https://arxiv.org/abs/1410.1107

Calabuig, J. M., García-Raffi, L. M., Sánchez Pérez, E. A. (2013). Álgebra lineal y juegos de mesa. Modelling in Science Education and Learning 6(2), No 15. https://doi.org/10.4995/msel.2013.1945

Gleich, D. F. (2015). Page Rank beyond the Web. SIAMReview,57(3):321-363. https://epubs.siam.org/doi/10.1137/140976649. https://doi.org/10.1137/140976649

Hartley T., Mehdi Q., Gough N. (2004). Applying markov decision processes to 2d real time games. https://wlv.openrepository.com/handle/2436/31518

Inc., W. R. (2018). Mathematica, Version 11.3.Champaign, IL. http://www.wolfram.com/mathematica/

Langville, A. N., Meyer, C. D. (2004). Deeper inside pagerank. Internet Mathematics 1(3):335-380. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15427951.2004.10129091 https://doi.org/10.1080/15427951.2004.10129091

Langville, A. N., Meyer, C. (2011). Google's Page Rank and beyond: The science of search engine rankings. Princeton University Press. https://wlv.openrepository.com/handle/2436/31518

Meyn S. P., Tweedie R. L. (2012). Markov chains and stochastic stability. Springer Science & Business Media. http://probability.ca/MT/BOOK.pdf

Page, L., Brin, S., Motwani, R., Winograd, T. (1999). The Page Rank citation ranking: Bringing order to the web. Technical report, Stanford InfoLab.

Descargas

Publicado

08-02-2019

Número

Sección

Artículos