Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ámbitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos prácticos paradigmáticos es uno de nuestros objetivos principales.
Prefacio
Introducción
Inteligencia artificial y análisis masivo de datos
Bases algebráicas y estadísticas
Minería de datos I. Reducción y visualización
Minería de datos II. Clustering
Minería de datos III. Clasificación supervisada
Teoría de grafos y análisis de redes
Teoría de grafos. Algoritmos
Redes y sistemas complejos
Centralidad en redes
Detección de comunidades
Aplicaciones
Análisis de riesgos en modelos de interdependencia
Sistemas de recomendación
Procesamiento del lenguaje natural
Minería de sonidos e imágenes