Grafos

Este repositorio está dedicado a explorar la Teoría de Grafos y sus aplicaciones en Big Data. Contiene una combinación de recursos teóricos, implementaciones prácticas y proyectos de aplicación que demuestran cómo los grafos pueden ser utilizados para resolver problemas complejos en análisis de redes, optimización de algoritmos y modelado de estructuras de datos. Los grafos ofrecen una poderosa herramienta matemática para representar y analizar grandes volúmenes de datos interconectados, común en ámbitos como redes sociales, recomendaciones de productos, y optimización de rutas.

Contenido

• Clases de Big Data
• Teoría de Grafos
• Aplicaciones
• Material Adicional

Clases de Big Data

• BIG_DATA_Clase_Cuarta.ipynb: Introducción al uso de la teoría de grafos en redes sociales, con ejemplos prácticos sobre detección de comunidades.
• BIG_DATA_Digrafos_y_Redes_Clase.ipynb: Digrafos y análisis de redes orientadas en el contexto de Big Data.

Teoría de Grafos

• Graph_Convolution_Network.ipynb: Implementación y estudio de las redes neuronales convolucionales sobre grafos.
• Hipergrafo_y_ciclo_hamiltoniano.ipynb: Ejemplo de un ciclo hamiltoniano y su implementación en un hipergrafo.

Aplicaciones

• Revolucion_de_la_Credibilidad.ipynb: Análisis basado en grafos aplicado a estudios de credibilidad en redes sociales.
• Wheel_graphs.ipynb: Estudio sobre los grafos tipo rueda y sus propiedades.

Objetivos de aprendizaje

• Clases de Big Data:
  1. Entender el uso de grafos en el análisis de redes sociales.
  2. Aplicar algoritmos de detección de comunidades y centralidad en redes.
  3. Usar estructuras de grafos para resolver problemas de optimización en grandes datasets.

Ejemplos Visuales

Animación de Dodecaedro y BFS

Esta animación muestra el proceso de recorrido en un dodecaedro utilizando el algoritmo BFS (Búsqueda en Anchura).

Recursos adicionales

• Introduction to Graph Theory - Robin J. Wilson

• Graph Neural Networks: A Review

• NetworkX Documentation

• Uso del Repositorio Para clonar el repositorio y acceder a los notebooks:

bash Copiar código git clone https://github.com/sgevatschnaider/Grafos.git cd Grafos jupyter notebook Abre el notebook de tu interés en Jupyter Notebook y ejecuta los ejemplos interactivos.

Colaboración ¡Las contribuciones son bienvenidas! Si tienes ideas para mejorar los algoritmos, agregar nuevos ejemplos o proponer proyectos, no dudes en contribuir. Aquí tienes algunos pasos para colaborar:

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