Acceso usuarios
María del Rocío Martínez Torres, Beatriz Palacios Florencio, Sergio Luis Toral Marín, Federico José Barrero García
Este trabajo explora la estructura de enlaces de los portales web considerándolos como grafos interconectados y analizando sus características como una red social.
A partir de cada dominio raíz se extraerán dos redes: la primera, una red de dominios y la segunda, una red de páginas accesibles desde el dominio raíz. Sobre ambas redes se evaluarán una serie de parámetros desde la perspectiva del análisis de redes sociales para caracterizar la estructura del portal. El análisis factorial proporciona la metodología estadística adecuada para extraer los principales perfi les de portales web a partir de sus características como grafo. No obstante, y debido al gran número de indicadores que se pueden obtener, la búsqueda exploratoria de los factores latentes implicaría contemplar un número de posibilidades extremadamente elevado que imposibilitaría la obtención de una solución óptima. Por ello, en este trabajo se propone la utilización de una búsqueda genética sobre el conjunto de indicadores de partida.
Los algoritmos genéticos son capaces de proporcionar un subconjunto de indicadores que optimizan una función objetivo. Los resultados obtenidos categorizan los portales webs corporativos en cuanto a su estructura de enlaces y destacan las posibilidades de los algoritmos genéticos como herramienta para descubrir nuevo conocimiento.
This paper explores website link structure, whereby websites are considered as interconnected graphs and their features are analyzed as a social network. For each root domain, two different networks are extracted: the fi rst being the domain network and the second, the page network. In each case, a series of indicators taken from social network analysis is evaluated in order to characterize the website structure. Factor analysis may provide an appropriate statistical methodology for extracting in graphic form the principal profi le of the website in terms of its internal structure. However, the large number of indicators generated by such an exploratory search would lead to a prohibitive number of possibilities. Therefore, this work proposes the use of genetic algorithms. By using this guided search over a given space of possible solutions, genetic algorithms can provide a subset of indicators able to optimize a fi tness function. The results categorize corporate websites in terms of their link structure and highlight the possibilities for using genetic algorithms as a tool for knowledge discovery.
