| Revista: | Revista Mutis |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000441036 |
| ISSN: | 2256-1498 |
| Autores: | Carrillo Gelvez, Gerson Enrique1 Galpin, Ixent1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 77-95 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | 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, vi-sualizando de esta manera los resultados obtenidos. Para finalizar, se identifican las categorías ofertadas más im-portantes, las comunidades existentes y los usuarios más influyentes |
| Resumen en inglés | This article represents the information available in non-relational databases, taking advantage of their scalability, high availability, resilience, and ease of development. This work also describes some algo-rithms provided by the Neo4j graph database engine to compute graph, node and relationship metrics. To do this, we first consolidate a data set obtained from Mercado Libre online sales system. Subsequently, the data is cast into a graph schema that considers users as nodes. Such users can be sellers or buyers, products and their characteristics. Afterward, we applied the al-gorithms that calculate metrics from the graph, as well as its nodes and relationships, thus displaying the results obtained. Finally, we identify the most important categories offered, along with the most influential communities and users |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemátcas aplicadas, Análisis de grafos, Bases de datos no relacionales, Centralidad, Detección de comunidades |
| Keyword: | Applied mathematics, Graph analysis, Non-relational databases, Centrality, Community detection |
| Texto completo: | https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/article/view/1740/1753 |
