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

  • Carrillo Gelvez G
  • Galpin I
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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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Carrillo Gelvez, G. E., & Galpin, I. (2021). Analítica de grafos para identificar entidades relevantes y comunidades en Mercado Libre: un estudio de caso. Revista Mutis, 11(1), 77–95. https://doi.org/10.21789/22561498.1740

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