Resumen de Herramienta para el cálculo de la centralidad en redes multicapas

Armando Díaz Matos, Darian Horacio Grass Boada

• español

  El análisis de la relevancia de las entidades que conforman una red es una tarea que permite analizar, com- prender y hasta predecir el futuro de los miembros de la red así como el flujo y alcance de la información. En las redes donde existen varios tipos de relaciones entre sus entidades se denominan redes multicapas, ejemplo de ellas son las redes sociales donde usuarios conectan con distintos tipos de parentescos ya sean familiares, laborales o etc. En este tipo de redes, el calculo de la relevancia o centralidad de las entidades es una tarea retadora debido a las múltiples forma de analizar este concepto y al costo computacional que acarrea su cálculo en redes de grandes dimensiones. En este trabajo se presenta una herramienta para el cálculo de las medidas de centralidad en redes multicapas. Para su elaboración se empleo´ el lenguaje Scala y el framework Spark, con el propósito de calcular de forma paralela y distribuida las diferentes métricas de centralidad. En el análisis de la relevancia se consideran los diferentes niveles semánticos determinados por una selección de los tipos de aristas, así como su mezcla. Los experimentos realizados alcanzaron niveles de aceleración de hasta 28.65 y 25.48 veces para la medida de Cercanía e Intermediación respectivamente. De igual forma, pero en menor medida, la métrica de Vector Propio acelero´ 6.91 veces. Los resultados demuestran que las medidas de centralidad implementadas escalan tanto vertical como horizontalmente.

• English

  The analysis of the relevance of the entities that make up a network is a task that allows to analyze, understand and even predict the future of the members of the network as well as the flow and scope of the information. Are called multilayer networks those that have several types of relationships between their entities, an example of which are social networks where users connect with different types of relationships, whether they are family, work or etc. Calculating the relevance or centrality of entities in multilayer networks is a challenging task due to the multiple ways of analyzing this concept and the computational cost involved in calculating it in large networks. This paper presents a tool for calculating centrality measures in multilayer networks. It used Scala language and the Spark framework with the purpose of calculating in a parallel and distributed way the different centrality metrics. In the analysis of relevance, the different semantic levels determined by a selection of the types of edges as well as their merge are considered. The experiments speed up to 28.65 and 25.48 times for the measure of Closeness and Intermediation, respectively. Similarly, but to a lesser extent, the Eigenvector metrics reached accelerations of 6.91 times. The results show that the measures of centrality implemented scale.