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Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de caso.

Autor: Carrillo Gelvez, Gerson Enrique¹ gersone.carrillog@utadeo.edu.co, Galpin, Ixent²

Publikováno v: Revista Mutis. ene-jun2021, Vol. 11 Issue 1, p77-95. 19p.

Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en MercadoLibre

Publikováno v: Expeditio: repositorio UTadeo
Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
instacron:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano

Este artículo representa la información en bases de datos no relacionales, aprovechando los beneficios de escalabilidad, alta disponibilidad, resiliencia y facilidad en el desarrollo. A través de este documento se dan a conocer unos algoritmos pro

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::2ac5a764fa253003efa09f437d014724
http://expeditio.utadeo.edu.co

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Use of Graph Analytics to Identify Relevant Entities and Communities in Mercado Libre: A Case StudyGerson Enrique Carrillo Gelvezac, Ixent Galpinbda Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería, Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, Colombiab Grupo de Investigación Ingeniería de Datos y Sistemas Inteligentes (id&si), Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería, Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, Colombia c gersone.carrillog@utadeo.edu.co | https://orcid.org/0000-0001-6959-0318 d https://orcid.org/0000-0001-7020-6328RESUMENEste 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, vi-sualizando de esta manera los resultados obtenidos. Para finalizar, se identifican las categorías ofertadas más im-portantes, las comunidades existentes y los usuarios más influyentes.Palabras clave: base de datos de grafos, analítica de grafos, nosql, métricas de centralidad, detección de comunidades.ABSTRACTThis 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 algo-rithms 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 Citation: Carrillo-Gelvez, G. E. y Galpin, I. (2021). Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de caso. Mutis, 11(1), 77-95. https://doi.org/10.21789/22561498.1740Recibido: Enero 18, 2021. Aceptado: Marzo 30, 2021. Copyright: ©2021. Chávez-Plazas, Y. A., Ramírez-Mahecha, M. C. y Camacho-Kurmen, J. E. (2021). This is an open-access article, which permits unrestricted use, distributions and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. Competing Interests: The authors have no conflict of interest

Autor: Carrillo Gelvez, Gerson Enrique, Galpin, Ixent

Publikováno v: Expeditio: repositorio UTadeo
Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
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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 algo

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