Modelos Generalizados de Producto Escalar para la Predicción de Enlaces

Identificador:  TFG:9482

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG9482

Autores:  Llobera Querol, Irene

Resumen:
Comprender la estructura de las redes es fundamental en diversas disciplinas que utilizan grafos. Dos modelos comunes son el Producto Escalar Aleatorio (RDP) y el Modelo de Bloques Estocásticos de Membresía Mixta (MMSBM). El RDP es simple e interpretable, pero presenta dificultades con redes disasortativas. Analizamos esta limitación, proporcionamos evidencia empírica y demostramos la mayor flexibilidad del MMSBM. Para abordar la deficiencia del RDP, introducimos una generalización de valores complejos que permite productos internos negativos, lo que le permite modelar estructuras disasortativas. Mediante experimentos con redes sintéticas y reales, demostramos que, si bien el RDP estándar falla, tanto el MMSBM como nuestro nuevo modelo capturan con éxito patrones disasortativos.