Procesamiento posterior común

Detección de comunidad

Detección de comunidad

Esta opción se utiliza para identificar comunidades en el conjunto de datos. Una comunidad puede verse como un subgrafo en el que la densidad de conexiones internas es mayor a las conexiones con el resto de nodos de la red. La detección de comunidad se basa en un algoritmo iterativo para el que los criterios de parada son el número máximo de iteraciones y la ganancia de modularidad entre una iteración y la siguiente, que se representa mediante Épsilon.

Para obtener más información sobre cómo se calcula la detección de comunidad, puede consultar la información de algoritmo de LovainaInformación publicada en el sitio no de SAP.

También puede basar las comunidades de un grafo en las comunidades de otro grafo. Por ejemplo, las comunidades de febrero podrían inicializarse con las de enero, permitiéndole así visualizar su evolución de un mes a otro.

  • Para habilitar la detección de comunidad
    • Seleccione la casilla Detección de comunidad correspondiente al grafo para el que desea habilitar la detección.

      Tenga en cuenta que la detección de comunidad no está disponible para grafos de transacción.

  • Para configurar la detección de comunidad
    1. Haga clic en el botón ... situado a la derecha de la casilla de selección Detección de comunidad. Se abrirá la ventana Configuración de detección de comunidad.
    2. Seleccione la casilla Habilitar detección de comunidades.
    3. Establezca las opciones que desee aplicar. La siguiente tabla describe las opciones disponibles:
      Opción Descripción
      Máximo de iteraciones número máximo de iteraciones después de las que el algoritmo se debe detener si no se han alcanzado los criterios Épsilon
      Épsilon valor por debajo del cual la ganancia de modularidad ya no es lo suficientemente interesante para justificar otra iteración del algoritmo
      Semilla de grafo

      grafo del que desea utilizar las comunidades como semilla para el grafo actual

      La lista Semilla de grafo contiene solo los nombres de los grafos para los que se ha habilitado la detección de comunidad. El uso de las comunidades como semilla no está disponible para grafos de transacción.

      Ignorar bucles Reduce el número de comunidades y ayuda a comprender mejor la estructura del grafo
      Deshabilitar supercomunidades deshabilita la creación de supercomunidades, lo que acelera la creación al trabajar con grafos grandes
    4. Haga clic en De acuerdo para validar los parámetros.
Optimización de detección Mega-hub

La opción Optimizar detección Mega-hub eliminará los nodos cuyo grado esté por encima del umbral. Existen dos maneras de establecer este umbral:

  • Utilice el umbral automático, que se basa en la distribución de los nodos en función de su grado de conectividad. El umbral automático se calcula con la siguiente fórmula: media + factor de desviación estándar * desviación estándar.
    Nota

    De forma predeterminada, el factor de desviación estándar se establece en 4.

  • Establezca un valor fijo.
  • Para activar la optimización de detección Mega-hub
    • Seleccione la casilla Optimizar detección Mega-hub.
  • Para configurar la detección Mega-hub
Nota

Si configura esta opción para un grafo Transacciones, deberá configurar el umbral para la población de origen y la población de destino.

  1. Haga clic en el botón ... situado a la derecha de la casilla de selección Optimizar detección Mega-hub. Se abrirá la ventana Configuración de detección Mega-hub.
  2. Seleccione la casilla Optimizar detección Mega-hub.
  3. Seleccione el tipo de umbral que desee usar.
    • Umbral automático
    • Umbral manual
  4. Dependiendo del tipo de umbral que haya seleccionado:
    • Utilice el campo Factor de desviación estándar para configurar la fórmula utilizada para calcular el umbral automático,
    • Utilice el campo Umbral de exclusión para establecer el umbral manual.
  5. Haga clic en De acuerdo para validar los parámetros.