Modelado y mediciones en gráficos de campo

Nuestro trabajo es el estudio en profundidad de los modelos de grafos, especialmente de gran tamaño. En este contexto, desplegamos las técnicas de programación previamente adquiridas en Python con el uso de NetworkX como biblioteca. El proyecto tenía dos ejes principales: teoría de grafos: todo lo teórico (definiciones, medidas, ejemplos de ejecución...) y aplicaciones: recuperación de un grafo de campo, comparación entre algoritmos y comparación entre modelos. Además, este proyecto fue una oportunidad para dominar la teoría de grafos, Python, NetworkX y sobre todo un enriquecimiento para nuestra cultura de Data Mining. Y estamos satisfechos de haber mejorado el algoritmo del fin del mundo y de haber implementado nuestra propia versión del algoritmo de detección de comunidades: la propagación de etiquetas, y de haber utilizado la API de Twitter como medio para generar gráficos del terreno.