Inferencia de relaciones entre entidades de una red social en línea

Las relaciones entre los usuarios de una red social en línea permiten construir un grafo que representa su estructura. A su vez, el enriquecimiento semántico de las conexiones entre los usuarios brinda un mayor nivel de significado a estas relaciones, lo cual supone una ventaja a la hora de modelar...

Full description

Autores:
Lasso Sambony, Emmanuel Gerardo
Ortega Ponce, Sandra Marcela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad del Cauca
Repositorio:
Repositorio Unicauca
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1843
Acceso en línea:
http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1843
Palabra clave:
Relaciones
Enriquecimiento
Semántica
Inferencia
Red social
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Las relaciones entre los usuarios de una red social en línea permiten construir un grafo que representa su estructura. A su vez, el enriquecimiento semántico de las conexiones entre los usuarios brinda un mayor nivel de significado a estas relaciones, lo cual supone una ventaja a la hora de modelar el comportamiento interno de una red social. Diversas investigaciones argumentan que el uso de ontologías en el modelamiento de redes sociales, contribuye a que la inferencia de información sobre las relaciones entre usuarios no sea inconsistente. Sin embargo, varios autores no consideran los diversos tipos de relaciones presentes implícitamente en una red social en línea. Así, con el fin de superar los problemas planteados, en el presente trabajo se propone una herramienta que tiene como objetivo generar una representación de una red social en línea considerando el enriquecimiento semántico y la inferencia de nuevas relaciones entre sus usuarios. La evaluación realizada al prototipo evidencia resultados satisfactorios respecto a la inferencia de nuevas relaciones y la precisión del sistema de recomendación asociado; de esta manera, es posible obtener una representación más cercana a la realidad de las conexiones existentes en una red social en línea.