Visualización interactiva de grafos con el programa Xglore

[ES] El presente manual describe el manejo de grafos de forma interactiva en el entorno 3D que proporciona el programa Xglore (http://sourceforge.net/projects/xglore/). Forma parte del proyecto “Nerthusv2: Base de datos léxica en 3D del inglés antiguo” patrocinado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (nº: FFI08-04448/FILO).

SSI-Dijkstra+: Desarrollo de un sistema de resolución de la ambigüedad semántica basada en grafos

Este documento es la memoria de un Proyecto de Final de Carrera de la Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas en la Facultad de Informática de San Sebastián que se encuadra en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el campo de la semántica y la desambiguación de palabras. El idioma del proyecto es el Español.

SSI-Dijkstra-Fast: Desarrollo de un sistema de resolución de la ambigüedad semántica basada en grafos

El proyecto desarrollará el algoritmo SSIDijkstra- Fast (una versión del SSI-Dijkstra) basándose en implementaciones del algoritmo existentes para versiones anteriores de UKB. UKB es una herramienta de desambiguación semántica basada en grafos. 2

Detección de comunidades en redes complejas basada en la sincronización

El estudio de las redes complejas atrae cada vez más el interés de muchos investigadores por muchas razones obvias. Muchos sistemas tanto reales como tecnológicos pueden representarse como redes complejas, es decir, un conjunto de entidades en interacción de acuerdo a propiedades topológicas no triviales. La interacción entre los elementos de la red puede describir comportamientos globales tales como el tráfico en Internet, el servicio de suministro de electricidad o la evolución de los mercados. Una de las propiedades topológicas de los grafos que caracterizan estos sistemas complejos es la estructura de comunidad. La detección de comunidades tiene como objetivo la identificación de los módulos o grupos con alguna o varias propiedades en común basándose únicamente en la información codificada en la topología del grafo. La detección de comunidades es importante no sólo para caracterizar el grafo, sino que además ofrece información sobre la formación de la red así como sobre su funcionalidad. El estudio de las leyes subyacentes que gobiernan la dinámica y evolución de los sistemas complejos y la caracterización de sus grafos revela que las redes a gran escala, generalmente, se caracterizan por topologías complejas y estructuras heterogéneas. La estructura de conectividad de estas redes se manifiesta por la presencia de comunidades (clusters o grupos), es decir, conjuntos de nodos que comparten propiedades comunes o juegan roles similares en la red. Las comunidades pueden representar relaciones de amistad en las redes sociales, páginas web con una temática similar, o rutas bioquímicas en las redes metabólicas. Formalmente, una red es un grafo compuesto por un gran número de nodos altamente interconectados donde una comunidad se resalta por la presencia de un gran número de aristas conectando nodos dentro de grupos individuales, pero con baja concentración de aristas entre estos grupos. El mejor modo para establecer la estructura de comunidad de una red compleja es un problema todavía sin resolver. Durante los últimos años, se han propuesto muchos algoritmos que persiguen extraer la partición óptima de una red en comunidades. El clustering espectral, los algoritmos de particionamiento de grafos, los métodos basados en la modularidad o los algoritmos basados en la sincronización son sólo algunos de estos algoritmos de extracción de comunidades. Los algoritmos dinámicos basados en la sincronización han sido estudiados por varios autores, y han demostrado que la monitorización del proceso dinámico de la sincronización permite revelar las diferentes escalas topologicas presentes en una red compleja. Muchos de estos algoritmos se basan en el modelo Kuramoto o en algunas de sus variantes como el modelo de opinión, donde cada oscilador aislado es modelado en un espacio unidimensional. El objetivo principal del presente proyecto es la implementación de un algoritmo de detección de comunidades basado en la sincronización de osciladores acoplados. Cada oscilador ha sido modelado mediante el sistema dinámico de Rossler, un sistema de ecuaciones diferenciales definido en un espacio tridimensional.

Análisis de redes de los proyectos de innovación europeos “Leonardo da Vinci”: un ensayo empírico preliminar

[Castellano] En este trabajo se realiza un ensayo empírico preliminar de los proyectos de innovación europeos “Leonardo da Vinci”. La metodología que se utiliza a lo largo del trabajo es el análisis de redes. Se observan grafos e indicadores de redes y se comparan la situación de los agentes que forman las redes. Además no solamente se analiza la situación de los agentes, sino la similitud y causalidad estructural existente entre las redes que conforman dichos proyectos. Este ensayo empírico preliminar da lugar a una futura modelización o a la aplicación de la metodología en otras materias.