Practical Graph Mining with R
Arpan Chakraborty, John Jenkins, Kanchana Padmanabhan, Nagiza Samatova, William Hendrix
- Editorial
- CRC Press
- Año
- 2013
- Páginas
- ~495
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Tratado técnico especializado coordinado por Nagiza Samatova junto a Jenkins, Chakraborty, Hendrix y Padmanabhan, publicado por CRC Press en 2013. Se centra en algoritmos de minería de grafos y análisis de redes complejas.
Explora el modelado de grafos con `igraph`, detección de comunidades y modularidad, medidas de centralidad (PageRank, betweenness, closeness), caminos mínimos, patrones frecuentes de subgrafos, grafos bipartitos y modelos de difusión en redes sociales y biológicas.
Combina fundamentación matemática rigurosa con ejemplos prácticos en R y scripts listos para ejecutar. Una obra de cabecera para especialistas en análisis de redes y minería de datos.
- Minería de Grafos
- R
- igraph
- Redes Complejas
- PageRank
- Detección de Comunidades
- Algoritmos
- Big Data
¿Cómo enseña?
Teoría + práctica
- ✓ Incluye ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Sistema de Análisis y Detección de Comunidades en Redes
Modelado de una gran red social con igraph en R para identificar influenciadores clave y agrupaciones mediante algoritmos de modularidad.
