Detección de comunidades a partir de redes de coautoría en grafos RDF

Abstract

La detección de comunidades se refiere al problema de identificar comunidades o particiones de vértices en una red que comparten propiedades comunes. Las redes de coautoría en metadatos bibliográficos se consideran redes complejas, donde los vértices de la red son los autores y los enlaces entre los vértices establecen la relación de coautoría en una o varias publicaciones. En los últimos años se han desarrollado proyectos de investigación con el objetivo de publicar metadatos bibliográficos siguiendo los principios de los datos enlazados. Como resultado se obtienen grafos RDF que contienen los autores y las relaciones de coautoría que se establecen entre ellos. Sin embargo, aún resultan insuficientes los resultados obtenidos en la detección de comunidades en grafos RDF a partir de las redes de coautoría. En este trabajo de diploma se propone un método para la detección y visualización de comunidades en grafos RDF teniendo en cuenta las relaciones de coautoría como indicador para medir la colaboración científica. Con la implementación del método se pretende dotar a los especialistas en ciencias de la información de una herramienta de análisis que ayude en el proceso de toma de decisiones y la realización de estudios bibliométricos en el área.

The community’s detection refers to the problem to identify communities or partitions of nodes in a network that shares common properties. The Co-authorship networks in bibliographic metadata are considered complex networks, where the nodes of the network are authors and the relation between nodes establish the co-author relationship in one or more publications. In recent years there have been developed research projects with aim of publishing bibliographic metadata following the Linked Data principles. These research projects produce several RDF graphs that contain the authors and coauthorship relations established between them. However, still insufficient results obtained in communities detection from RDF graphs using co-authorship networks. In this diploma work we propose a method for detecting and visualizing communities from RDF graphs considering coauthorship relations as an indicator to measure scientific collaboration. With the implementation of the method proposed we provide an analysis tool for specialists in information science that helps in the process of decision making and implementation of bibliometrics studies in the area.