Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de caso
Este artículo representa la información disponible en bases de datos no relacionales, aprovechando los beneficios de escalabilidad, alta disponibilidad, resiliencia y facilidad proporcionados por estas. Así mismo, se da a conocer una serie de algoritmos suministrados por el motor de bases de datos d...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Jorge Tadeo Lozano
2021-06-01
|
| Series: | Mutis |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.21789/22561498.1740 |
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| description | Este artículo representa la información disponible en bases de datos no relacionales, aprovechando los beneficios de escalabilidad, alta disponibilidad, resiliencia y facilidad proporcionados por estas. Así mismo, se da a conocer una serie de algoritmos suministrados por el motor de bases de datos de grafos Neo4j para computar métricas de grafos, nodos y relaciones. En primer lugar, se consolida un conjunto de datos públicos tomado del sistema de ventas online de Mercado Libre. Posteriormente, se modelan los datos obtenidos en un esquema de grafos que tiene como nodos a los usuarios, quienes pueden ser vendedores, compradores, productos y sus características. Como siguiente paso, se aplican algoritmos que calculan métricas del grafo, junto con sus nodos y relaciones, visualizando de esta manera los resultados obtenidos. Para finalizar, se identifican las categorías ofertadas más importantes, las comunidades existentes y los usuarios más influyentes. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2256-1498 |
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| publishDate | 2021-06-01 |
| publisher | Universidad Jorge Tadeo Lozano |
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| series | Mutis |
| spelling | doaj.art-50269e30ef184d96881f41120ee5b8b32022-12-21T20:00:27ZengUniversidad Jorge Tadeo LozanoMutis2256-14982021-06-01111779510.21789/22561498.1740Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de casoGerson Enrique Carrillo Gelvez0https://orcid.org/0000-0001-6959-0318 Ixent Galpin1https://orcid.org/0000-0001-7020-6328Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, ColombiaUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, ColombiaEste artículo representa la información disponible en bases de datos no relacionales, aprovechando los beneficios de escalabilidad, alta disponibilidad, resiliencia y facilidad proporcionados por estas. Así mismo, se da a conocer una serie de algoritmos suministrados por el motor de bases de datos de grafos Neo4j para computar métricas de grafos, nodos y relaciones. En primer lugar, se consolida un conjunto de datos públicos tomado del sistema de ventas online de Mercado Libre. Posteriormente, se modelan los datos obtenidos en un esquema de grafos que tiene como nodos a los usuarios, quienes pueden ser vendedores, compradores, productos y sus características. Como siguiente paso, se aplican algoritmos que calculan métricas del grafo, junto con sus nodos y relaciones, visualizando de esta manera los resultados obtenidos. Para finalizar, se identifican las categorías ofertadas más importantes, las comunidades existentes y los usuarios más influyentes.https://doi.org/10.21789/22561498.1740base de datos de grafosgraph databaseanalítica de grafosgraph analyticsnosqlmétricas de centralidadcentrality metricsdetección de comunidadescommunity detection |
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