Ir al contenido

Documat


Análisis de redes sociales mediante cadenas de Markov

  • Autores: Amanda Carreño Sanchez, Esther Sanabria Codesal Árbol académico
  • Localización: Modelling in Science Education and Learning, ISSN-e 1988-3145, Vol. 12, Nº. 1, 2019, págs. 21-30
  • Idioma: español
  • DOI: 10.4995/msel.2019.10938
  • Enlaces
  • 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.

  • Referencias bibliográficas
    • Barriola, J. M. (2014). ¿Cómo funciona Google? El algoritmo pagerank, diagramas de grafos y cadenas de Markov. PhD thesis, Facultad de Ciencias...
    • Bilisoly, R. (2014). Using board games and mathematica to teach the fundamentals of finite stationary markov chains. Section on Statistical...
    • Calabuig, J. M., García-Raffi, L. M., Sánchez Pérez, E. A. (2013). Álgebra lineal y juegos de mesa. Modelling in Science Education and Learning...
    • 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...
    • Langville, A. N., Meyer, C. (2011). Google's Page Rank and beyond: The science of search engine rankings. Princeton University Press....
    • 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...

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno