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

Gerson Enrique Carrillo Gelvez, Ixent Galpin
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Abstract

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.
在自由市场中识别相关实体和社区的图表分析:一个案例研究
本文利用非关系数据库提供的可伸缩性、高可用性、弹性和易用性的好处,表示非关系数据库中可用的信息。本文还介绍了Neo4j图数据库引擎提供的一系列算法,用于计算图、节点和关系的指标。首先,整合了一组来自自由市场在线销售系统的公开数据。然后,将获得的数据建模成一个图形方案,该方案以用户为节点,用户可以是卖家、买家、产品及其特征。作为下一步,应用算法来计算图的指标,以及它们的节点和关系,从而可视化得到的结果。最后,确定最重要的类别、现有社区和最有影响力的用户。
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