Detección de comunidades y modelos estocásticos de bloques

Título original:

Community Detection and Stochastic Block Models

Contenido del libro:

El campo de la detección de comunidades se ha expandido enormemente desde la década de 1980, con una notable diversidad de modelos y algoritmos desarrollados en distintas comunidades como el aprendizaje automático, la informática, las ciencias de redes, las ciencias sociales y la física estadística.

No obstante, quedan por resolver varias cuestiones fundamentales, como: ¿Existen realmente comunidades? Los algoritmos pueden generar estructuras comunitarias, pero ¿tienen sentido o son artefactos? ¿Podemos extraer siempre las comunidades cuando están presentes total o parcialmente? ¿Y cuál es un buen punto de referencia para medir el rendimiento de los algoritmos, y hasta qué punto son buenos los algoritmos actuales? En esta monografía se describen los últimos avances para responder a estas preguntas en el contexto de los modelos de bloques. Abordando las cuestiones desde un punto de vista teórico de la información, el autor ofrece una descripción exhaustiva de los trabajos históricos y recientes que han dado lugar a nuevos conceptos clave en los diversos requisitos de recuperación para la detección de comunidades.

La monografía ofrece una introducción compacta a la detección de comunidades, que permite al lector aplicar estas técnicas en aplicaciones como la comprensión del comportamiento sociológico, las interacciones proteína-proteína, los sistemas de recomendación de expresiones génicas, el pronóstico médico. ADN 3D plegado segmentación de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, segmentación producto-cliente, clasificación de páginas web, y muchas más.