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 d...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Base de datos de grafos
Analítica de grafos
Métricas de centralidad
Detección de comunidades.
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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. |
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Para finalizar, se identifican las categorías ofertadas más importantes, las comunidades existentes y los usuarios más influyentes.#BasesDeDatosThis article represents the information available in non-relational databases, taking advantage of their scalability, high availability, resilience, and ease of development. This work also describes some algorithms provided by the Neo4j graph database engine to compute graph, node and relationship metrics. To do this, we first consolidate a data set obtained from Mercado Libre online sales system. Subsequently, the data is cast into a graph schema that considers users as nodes. Such users can be sellers or buyers, products and their characteristics. Afterward, we applied the algorithms that calculate metrics from the graph, as well as its nodes and relationships, thus displaying the results obtained. Finally, we identify the most important categories offered, along with the most influential communities and users.19 páginasapplication/pdfspaRevista MutisBase de datos de grafosAnalítica de grafosMétricas de centralidadDetección de comunidades.Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de casoAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Branting, L. K., Reeder, F., Gold, J., & Champney, T. (2016). Graph analytics for healthcare fraud risk estimation. 2016 ieee/acm International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (asonam) (pp. 845-851). asonam. https:// www.computer.org/csdl/proceedings-article/ asonam/2016/07752336/12OmNz4SOvmCarrillo-Gelvez, G. (2019). Conjunto de datos de Mercadolibre [data set]. GitHub. https://github. com/gersongelvez/TESIS_MAESTRIA/tree/master/ DATOSDas, S. R., & Sisk, J. (2005). Financial communities. Journal of Portfolio Management, 31(4), 112-123.db-Engines (2020a). db-Engines ranking. https:// db-engines.com/en/rankingdb-Engines (2020b). db-Engines ranking of graph dbms. https://db-engines.com/en/ranking/ graph+dbmsDinero. (2020, agosto 10). Mercado Libre: ¿cómo llegó a ser la firma más valiosa de Latinoamérica? https://www.dinero.com/empresas/articulo/ mercado-libre-es-la-empresa-mas-valiosa-deamerica- latina-en-2020/295269Eboli, M. (2007). Systemic risk in financial networks: A graph-theoretic approach. http:// citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?- doi=10.1.1.466.7515&rep=rep1&type=pdfKanavos, A., Drakopoulos, G., & Tsakalidis, A. (2017). Graph community discovery algorithms in Neo4j with a regularization-based evaluation metric. Proceedings of the 13th International Conference on Web Information Systems and Technologies (webist 2017) (pp. 403-410). webist. https:// www.scitepress.org/papers/2017/63821/63821. pdfKleinberg, J. M. (1999). Authoritative sources in a hyperlinked environment. Journal of the acm, 46(5), 604-632. https://doi. org/10.1145/324133.324140http://purl.org/coar/resource_type/c_6501Carrillo Gelvez, Gerson EnriqueGalpin, I.ORIGINALwebmaster,+a07-Mutis_11_1_vAGO24.pdfwebmaster,+a07-Mutis_11_1_vAGO24.pdfapplication/pdf2378086https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32277/1/webmaster%2c%2ba07-Mutis_11_1_vAGO24.pdf1e8d45226c62301e7a387ee4eb1becebMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82938https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32277/2/license.txtbaba314677a6b940f072575a13bb6906MD52open accessTHUMBNAILwebmaster,+a07-Mutis_11_1_vAGO24.pdf.jpgwebmaster,+a07-Mutis_11_1_vAGO24.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16877https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32277/3/webmaster%2c%2ba07-Mutis_11_1_vAGO24.pdf.jpgf565f64326f9664be841efd240ad74e3MD53open access20.500.12010/32277oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/322772024-03-14 09:56:30.484open accessRepositorio Institucional - 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