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 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.

• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
• Repositorio: Expeditio: repositorio UTadeo
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/32277
• Acceso en línea: https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/view/1740/1980; http://hdl.handle.net/20.500.12010/32277
• Palabra clave: Base de datos de grafos; Analítica de grafos; Métricas de centralidad; Detección de comunidades.
• License: Abierto (Texto Completo)