1

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN COMPUTACIÓN

ANÁLISIS DE PERFILES DE USUARIO EN REDES
SOCIALES PARA SU CARACTERÍZACIÓN EN EL
CONTEXTO GEOESPACIAL

TESIS
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN
CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
PRESENTA
ING. ISAAC HUSAÍ ARROYO MEJÍA
DIRECTOR DE TESIS:
DR JOSÉ GIOVANNI GUZMÁN LUGO

México D.F. Noviembre 2012

RESUMEN

La presente tesispropone una metodología para analizar la similitud entre usuarios de
una red social, para lo cual hace uso de sus intereses. Se propone encontrar un
enfoque para la clasificación de usuarios mediante la semántica de sus intereses.
El caso de estudio se plantea sobre un interés en particular: la música, para lo cual se
opera sobre dos redes sociales: Facebook y LastFM, la primera engloba a una grancantidad de usuarios y sus intereses, sin embargo se plantea el uso de LastFM debido
a que es una red social especializada en música, la cual sirve como auxiliar al definir
una estructura formal que represente las preferencias musicales de un usuario.
Para definir la estructura que represente las preferencias musicales de un usuario se
analiza la taxonomía propuesta por Javier Sorella [1], perotambién se hace uso de la
indexación social propuesta en la folcsonomía de LastFM, esto debido a la naturaleza
del trabajo.
Las preferencias musicales del usuario son representadas mediante un vector de
diecinueve posiciones, donde cada una corresponde a un género determinado
Para encontrar la similitud entre los usuarios se hace uso del clasificador K-mean, las
variables predictorias utilizadas enel algoritmo son los géneros que han sido
seleccionados para representar las preferencias musicales del usuario.
La metodología propuesta resulta ser un enfoque novedoso para sistemas de
recomendación, debido a que rompe con el paradigma convencional de analizar las
conexiones de los nodos de una red social, haciendo uso de principios como la
transitividad y hace énfasis en los interesesexpuestos por los usuarios.
Palabras clave: redes sociales, sistemas de recomendación, facebook.

I

ABSTRACT

The following thesis proposes a methodology to analyze the similarity between
members of a social network using their common interests. The proposed approach is
to classify users through the semantic of their interests.
The case study is set on a particular interest: the music, two socialnetworks are used
for this purpose: Facebook and LastFM, the first involves a large number of users and
their interests, however the use of LastFM is considered because it is a social network
specializing in music, which serves as an auxiliary to define a formal structure that
represents the musical preferences of a user.
To define the structure that represents the musical preferences of a user, thetaxonomy
proposed by Javier Sorella is analyzed [1], but the social indexing proposal in the
folksonomy of LastFM is also used, this due to the nature of work.
The user's musical preferences are represented by a vector of nineteen positions where
each corresponds to a specific genre.
To find the similarity between users, a K-mean classifier its used, the predictor variables
used in the algorithmare the genres that have been selected to represent the user's
musical preferences.
The proposed methodology proves to be a novel approach to recommendation systems,
because it breaks with the conventional paradigm of analyzing the connections of nodes
in a social network, using principles such as transitivity and emphasizes the interests
expressed by users.

Keywords: social networks,recommendation system, facebook.

II

AGRADECIMIENTOS

Al Instituto Politécnico Nacional por esta década que me ha regalado invaluables
enseñanzas, innumerables momentos de alegría y que ha marcado mi ser con sus
principios.
Al Centro de Investigación en Computación, por darme la oportunidad de cruzar
aquellas grandes puertas de cristal que miraba desde mi primer día de universidad.
Al laboratorio de...