Detección de comunidades en redes híbridas en el campo de la microfluídica

Abstract

En el mundo real, múltiples tipos de objetos están interconectados, creando redes de información heterogéneas. Una red híbrida es una red heterogénea con una variedad de tipos de nodos y una variedad de tipos de relaciones. El concepto de red heterogénea enfatiza la complejidad a nivel estructural de la red y la riqueza de funciones estudiadas. Las características de la red híbrida demúltiples nodos y relaciones se reflejan principalmente en los dos aspectos siguientes: primero, la diversidad de nodos, incluida la variedad de tipos de nodos y, segundo, la riqueza de las relaciones entre ellos. La detección de estructuras comunitarias es un método que se utiliza para identificar grupos de nodos en una red. La detección de estructuras comunitarias es la característica estructural más estudiada de las redes complejas. Por otro lado, el abordaje de un nuevo tema investigativo en cualquier campo científico se torna complejo cuando no existe un conocimiento previo sobre las principales publicaciones o autores que han trabajado la temática. Por otra parte, a pesar de que existen aplicaciones informáticas para realizar estos estudios, en nuestro país aún no se ha desarrollado dicha solución y las accesibles internacionalmente son en la mayoría de los casos propietarias. Este trabajo se centra en la aplicación de algoritmos de detección de comunidades sobre una red híbrida de publicaciones en el campo de la microfluídica para corroborar que la metodología propuesta conduce a resultados positivos que contribuirán con las tareas de investigación científica. De los existentes algoritmos se decidió utilizar el algoritmo de propagación de etiquetas y el algoritmo de Louvain, ambos centrados en la estructura de la red. Los resultados preliminares obtenidos demuestran las potencialidades de los métodos de detección de comunidades para enfrentar problemas similares en ese o en otros campos científicos y académicos.