Análisis y Minería de Grafos y Redes

La ciencia de las redes tiene como fundamentos el estudio de las propiedades de conjuntos de elementos, de naturaleza diversa que se relacionan a través de diferentes clases de interacciones y de definen patrones de interés, modelados como un grafo. La caracterización de estos esquemas de relaciones, la extracción de información desde conjuntos de datos incompletos o ruidosos permiten - por ejemplo - estudiar desde cómo se propaga una enfermedad hasta la robustez de un sistema ante posibles ataques (dirigidos o aleatorios). 
 
Muchos de los conceptos en ciencia de redes se basan fuertemente en la teoría de grafos, aportado su naturaleza empírica a través del estudio de grandes conjuntos de datos, de naturaleza diversa, disponibles en Internet. A partir de estos datos se construyen modelos, funciones y se investiga acerca de su utilidad práctica. Es decir, la disciplina avanza de las propiedades teóricas de conjuntos de datos "linkeados" hacia la extracción de patrones de comportamiento de sus nodos (y lo que éstos representan). 
 
En los últimos años, múltiples disciplinas (ciencias de la computación, biología, física, administración, etc.) han estudiado bajo este concepto las interacciones de diferentes individuos, cada una desde su perspectiva y con objetivos particulares. Uno de los ejemplos más claros es el análisis de redes sociales llevado al mundo digital, donde algunos de los conceptos desarrollados por la sociología tienen aplicación directa en múltiples ámbitos como por ejemplo, la detección de comunidades de individuos afines o el descubrimiento de nodos de la red con roles estratégicos (por ejemplo, de influencia en el resto).
 
Esta asignatura brinda una introducción amplia y los fundamentos de la denominada ciencia de las redes (Network Science) junto con un conjunto de aplicaciones que permite no solamente comprender cómo se comportan los individuos bajo ciertas condiciones sino – además – aplicar y ejercitar múltiples conceptos de ciencias de la computación sobre conjuntos de datos “linkeados”, los que requieren estructuras de datos y algoritmos eficientes.
 

Equipo Docente

  • Gabriel Tolosa

  • Santiago Banchero

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