Minería de grafos sociales usando algoritmos bioinspirados

El crecimiento del uso de Internet, en concreto de las redes sociales, ha supuesto una complicación en la gestión de las mismas. En el campo de la minería de grafos, el cual nos permite visualizar redes con usuarios e interacciones entre los mismos, se ha tratado de buscar una forma de simplificación para ese análisis de datos. En este contexto, se plantea la búsqueda de comunidades que comparten atributos mediante algoritmos de optimización que alivien el coste computacional. En este trabajo, se presenta un algoritmo capaz de particionar una red de alta dimensionalidad de forma óptima, dando lugar a un avance en el campo de la optimización a gran escala, subrama de la heurística surgida recientemente que carece de avances relacionados con la minería de grafos.Interneteko erabileraren hazkundea, bereziki sare sozialak, konplikazio bat izan da horren kudeaketan. Grafikoen meatzaritzaren esparruan, erabiltzaileei eta horien arteko elkarrekintzak sarea bistaratzeko aukera ematen duena, datu horiek aztertzeko sinplifikazioa bilatzen hasi da. Testuinguru horretan, konputazionalaren kostua arintzen duten optimizazio algoritmoen bidez atributuak partekatzen dituzten komunitateen bilaketa sortzen da. Lan honetan, tamaina handiko dimentsionaltasun sare bat partizionatzeko gai den algoritmoa aurkezten da, eskala handiko optimizazioaren alorrean aurrerapena sortuz, duela gutxi grafoen meatzaritzarekin lotutako aurrerapenik ez duen heuristikaren azpialdean.The increase in Internet use, in particular social networks, has been a complication in the management of the same. In the field of graph mining, which allows us to visualize a network with users and interactions between them, we have begun to look for a simplification of them for the analysis of the data. In this context, the search for communities that share attributes is raised using optimization algorithms that alleviate the computational cost. This paper presents an algorithm capable of optimally dividing a high-dimensional network, leading to an advance in the field of large-scale optimization, a sub-branch of the recently emerged heuristic that lacks advances related to graph mining