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Bases de Datos Relacionales

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Bases de Datos Relacionales

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Bases de Datos Relacionales vs. Bases de Datos en Grafos

Una red es un conjunto de nodos y las conexiones entre ellos. Para trabajar con bases de datos en grafos, es necesario cambiar la forma de pensar y centrarse en cómo la información está conectada y en las relaciones entre los datos. En cambio, en las bases de datos relacionales, la información se organiza en tablas con filas y columnas, siguiendo un esquema estructurado.

El análisis de redes está estrechamente relacionado con el análisis de redes sociales. Un ejemplo común es la representación de relaciones entre personas en plataformas como Facebook, donde se pueden modelar las conexiones entre usuarios.

Tipos de Redes

  1. Relaciones Binarias vs. Ponderadas

    • Relaciones binarias (binary): Indican la presencia o ausencia de una conexión entre dos nodos. Por ejemplo, en Facebook, dos usuarios pueden ser amigos (sí o no).
    • Relaciones ponderadas (weighted): Además de indicar la existencia de una conexión, asignan un peso que puede representar la intensidad o la frecuencia de la relación. Un ejemplo es la cantidad de mensajes intercambiados entre dos personas en una red social.

  2. Redes Dirigidas vs. No Dirigidas

    • Redes dirigidas (directed): Los enlaces tienen una dirección específica, lo que significa que la relación no es necesariamente recíproca. Un ejemplo es Twitter, donde un usuario puede seguir a otro sin que el otro lo siga de vuelta.
    • Redes no dirigidas (undirected): Los enlaces son bidireccionales, lo que implica que la relación es mutua, como en una red de amigos de Facebook.

  3. Redes Conectadas vs. Desconectadas

    • Red conectada: Todos los nodos están interconectados, ya sea directa o indirectamente.
    • Red desconectada: No todos los nodos están conectados entre sí, lo que forma subconjuntos aislados.

  4. Redes Bipartitas o Multipartitas

    • Red bipartita: Los nodos se dividen en dos conjuntos y solo pueden conectarse con nodos del otro conjunto. Un ejemplo es la relación entre empleados y proyectos en una empresa.
    • Red multipartita: Extiende la idea de la red bipartita a más de dos conjuntos.

  5. Redes Homogéneas vs. Heterogéneas

    • Red homogénea: Todos los nodos son del mismo tipo, como una red social donde solo hay personas.
    • Red heterogénea: Contiene diferentes tipos de nodos, como una red que relaciona empleados, departamentos y clientes en una empresa.

  6. Redes de una sola capa vs. Redes multicapa

    • Red de una sola capa: Modela un solo tipo de relación, como la amistad entre personas.
    • Red multicapa: Representa múltiples tipos de relaciones. Por ejemplo, en una empresa, se pueden modelar distintas capas: una para la relación entre empleados, otra para la relación entre empleados y jefes, y otra para los proyectos en los que participan.

Topología de las Redes

Las redes pueden adoptar diferentes estructuras físicas o lógicas, conocidas como topologías. Algunas de las más comunes incluyen:

  • Bus: Todos los nodos están conectados a un único canal de comunicación.
  • Anillo: Cada nodo está conectado a dos nodos vecinos, formando un ciclo cerrado.
  • Estrella: Todos los nodos están conectados a un nodo central.
  • Malla (mall): Cada nodo está conectado a varios otros nodos, lo que aumenta la redundancia y la tolerancia a fallos.
  • Árbol: Tiene una estructura jerárquica con nodos padres e hijos.
  • Híbrida: Combinación de dos o más topologías anteriores para adaptarse a necesidades específicas.

Las bases de datos en grafos son especialmente útiles cuando el análisis de relaciones es clave para la aplicación, mientras que las bases de datos relacionales siguen siendo preferidas para datos estructurados que pueden representarse en tablas con relaciones bien definidas. Aquí tienes tu texto corregido y ampliado para mayor claridad y detalle:

Aplicaciones de Bases de Datos en Grafos

Las bases de datos en grafos tienen múltiples aplicaciones en diversas áreas donde las relaciones y conexiones entre datos son fundamentales. Algunos de los casos de uso más relevantes incluyen:

1. Redes Sociales

Las plataformas como Facebook, Twitter o LinkedIn utilizan bases de datos en grafos para modelar y analizar las conexiones entre usuarios. Estas redes permiten:

  • Representar relaciones de amistad, seguidores y grupos.
  • Detectar comunidades y clusters dentro de la red social.
  • Analizar la influencia y la propagación de información o tendencias.

2. Motores de Recomendación (Recommendation Engines)

Los sistemas de recomendación en plataformas como Netflix, Amazon o Spotify aprovechan bases de datos en grafos para:

  • Relacionar usuarios con productos, servicios o contenidos.
  • Identificar patrones de comportamiento similares entre distintos usuarios.
  • Ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en conexiones previas y relaciones indirectas.

3. Epidemiología y Desarrollo de Medicamentos

En el ámbito de la salud, las bases de datos en grafos se utilizan para modelar la propagación de enfermedades y acelerar el descubrimiento de fármacos:

  • Modelar redes de transmisión de enfermedades y evaluar estrategias de contención.
  • Identificar interacciones entre proteínas, genes y compuestos químicos en la investigación de nuevos medicamentos.
  • Analizar relaciones entre pacientes, síntomas y tratamientos para mejorar la medicina personalizada.

4. Optimización de la Cadena de Suministro (Supply Chain Optimization)

Las empresas utilizan bases de datos en grafos para mejorar la eficiencia en la gestión logística y la optimización de la cadena de suministro:

  • Modelar la red de distribución, desde proveedores hasta clientes finales.
  • Identificar cuellos de botella y mejorar rutas de transporte.
  • Predecir el impacto de interrupciones en la cadena de suministro y optimizar el reabastecimiento.

distancias geodésicas

Para mirar el camino más corto entre dos puntos , como una geodesia

El uso de bases de datos en grafos permite representar y analizar conexiones de manera más eficiente que las bases de datos relacionales en estos escenarios, facilitando la toma de decisiones y la optimización de procesos complejos.

¿Qué es un clique en un grafo?

Un clique es un subconjunto de nodos dentro de un grafo donde todos los nodos están conectados entre sí por una arista.

Es decir, es un subgrafo completo:

  • Si hay kkk nodos en el clique, todos tienen una arista con los otros k−1k-1k−1 nodos.

  • Por tanto, hay k(k−1)2\frac{k(k-1)}{2}2k(k−1)​ aristas entre ellos (en grafos no dirigidos).

Machine Learning y Representación de Datos en Grafos

El machine learning puede procesar información representada en forma de grafo, lo que permite analizar estructuras de red y relaciones complejas entre los datos. Esto es especialmente útil en problemas como el análisis de redes sociales, detección de fraudes y sistemas de recomendación.

Matriz de Adyacencia

Los datos en bases de datos de grafos pueden representarse mediante diversas estructuras, como:

  • Lista de aristas (Edge List): Representa el grafo mediante una lista de pares de nodos conectados por aristas.
  • Lista de adyacencia (Adjacency List): Para cada nodo, se almacena una lista de nodos a los que está conectado.
  • Matriz de adyacencia (Adjacency Matrix): Se usa una matriz N×NN \times N, donde NN es el número de nodos. Cada celda (i,j)(i, j) indica si hay una conexión entre el nodo ii y el nodo jj (1 si hay conexión, 0 si no la hay).

Centralidad en Grafos

El concepto de centralidad en redes permite identificar los nodos más importantes dentro de una estructura de grafo.

Grado de Centralidad (Degree Centrality)

El grado de un nodo es el número de conexiones que tiene. Si el grafo es dirigido, se diferencia entre:

  • Grado de entrada (In-degree): Número de conexiones que llegan al nodo.
  • Grado de salida (Out-degree): Número de conexiones que salen del nodo.

Por ejemplo, en Instagram, el grado de entrada de un usuario representa cuántas personas lo siguen, mientras que el grado de salida representa cuántas personas sigue ese usuario.

Centralidad de Cercanía (Closeness Centrality)

La centralidad de cercanía mide la influencia de un nodo en la propagación de información dentro de la red. Se basa en la distancia geodésica, que es la menor cantidad de pasos necesarios para conectar un nodo con otro.

Un nodo con una alta centralidad de cercanía tiene acceso más rápido a otros nodos dentro de la red, lo que lo hace más importante en términos de difusión de información o influencia. Esto es clave en redes sociales, epidemias o transporte, donde la rapidez de propagación de información o recursos es fundamental.

Centralidad de Intermediación (Betweenness Centrality)

La centralidad de intermediación mide la importancia de un nodo dentro de una red en función de cuántos caminos más cortos entre otros nodos pasan a través de él. Es útil para identificar nodos clave en la propagación de información, comunicación o flujo de recursos.

Cálculo de la Centralidad de Intermediación

Para cada nodo en el grafo:

  1. Se calculan todas las rutas más cortas entre todos los pares de nodos.
  2. Se cuenta cuántas de esas rutas pasan a través del nodo en cuestión.
  3. La centralidad de intermediación de un nodo es proporcional al número de rutas más cortas que lo atraviesan.

Importancia de la Centralidad de Intermediación

  • Los nodos con alta centralidad de intermediación actúan como puentes dentro de la red.
  • Son clave en la difusión de información y controlan el flujo de datos.
  • En redes sociales, pueden representar usuarios influyentes que conectan comunidades separadas.
  • En logística y transporte, ayudan a identificar puntos críticos donde la congestión puede afectar toda la red.

Eigenvector Centrality

La centralidad de autovector (Eigenvector Centrality) mide la importancia de un nodo en una red considerando no solo cuántas conexiones tiene, sino qué tan importantes son los nodos a los que está conectado.

  • En redes sociales, esto significa que no basta con tener muchas conexiones; conocer a personas influyentes aumenta la propia influencia.
  • Se usa para detectar la fuente de desinformación en la propagación de bulos: un usuario con alta Eigenvector Centrality podría ser el origen de la información falsa si tiene conexiones con otros nodos relevantes.

PageRank

El PageRank es un algoritmo desarrollado por Google para determinar la importancia de las páginas web en su motor de búsqueda. Es una variante de Eigenvector Centrality, pero adaptada para evaluar la relevancia de los nodos con base en la probabilidad de que un usuario navegue a través de los enlaces.

  • Un nodo (página web) es más relevante si recibe enlaces de otras páginas importantes.
  • Se usa en motores de búsqueda y en redes sociales para identificar influencers o páginas con mayor autoridad.

El algoritmo HITS, también conocido como Hubs and Authorities, es otro método para medir la importancia de los nodos en una red. Se basa en la idea de que:

  • Los “Hubs” son nodos que enlazan a muchas páginas importantes.
  • Las “Authorities” son nodos que reciben enlaces de muchos hubs.

Diferencias entre PageRank y HITS:

CaracterísticaPageRankHITS
Se ejecuta antes o después de la consultaAntes, precomputadoDespués, en tiempo real
Tipo de puntuaciónÚnica para cada páginaDistingue entre hubs y authorities
Uso principalOrdenar páginas en búsquedas webAnálisis de redes y relevancia en temas específicos

Ejemplo práctico de HITS

En una red académica:

  • Un artículo que cita muchas fuentes importantes es un hub.
  • Un artículo que es citado por muchas fuentes confiables es una authority.

Este algoritmo es útil en búsquedas temáticas donde se necesita distinguir entre contenido de referencia y páginas recopiladoras de información.

Transitivity y Reciprocity en Grafos

  • Transitivity (Transitividad): Mide la probabilidad de que dos nodos conectados a un tercer nodo también estén conectados entre sí. Se basa en la clustering coefficient y se usa para detectar comunidades en redes sociales.

    • Ejemplo: Si A es amigo de B y B es amigo de C, la transitividad analiza si A también es amigo de C.

  • Reciprocity (Reciprocidad): Se aplica en grafos dirigidos y mide cuántas conexiones son mutuas.

    • Ejemplo: En Twitter, si A sigue a B y B sigue a A, hay reciprocidad en la relación.

K-Cores

Un K-Core es un subconjunto de nodos donde cada nodo tiene al menos K conexiones dentro del grupo. Se usa para detectar comunidades densamente conectadas dentro de un grafo.

  • Aplicaciones:
    • Redes sociales: Identificar grupos cohesionados.
    • Biología: Encontrar módulos funcionales en redes de proteínas.
    • Ciberseguridad: Detectar grupos organizados en redes de ataques.

Gephi

Gephi es una herramienta de visualización y análisis de redes que permite representar grafos de manera interactiva. Se usa para:

  • Explorar redes sociales.
  • Analizar relaciones en datos complejos.
  • Aplicar algoritmos como PageRank, HITS, K-Cores, etc.

Force Atlas y Force Atlas 2

Force Atlas es un algoritmo de disposición de grafos basado en fuerzas físicas.

  • Principio:

    • Los nodos se repelen entre sí.
    • Las aristas actúan como resortes, atrayendo los nodos conectados.
    • Los nodos con más conexiones terminan agrupándose en el centro.

  • Force Atlas 2 (versión mejorada) optimiza la velocidad y la distribución en grafos grandes.

Ejemplo de uso: En Gephi, Force Atlas ayuda a visualizar redes sociales mostrando comunidades densamente conectadas en el centro y nodos periféricos en los extremos.

Transitivity y Reciprocity en Grafos

  • Transitivity (Transitividad): Mide la probabilidad de que dos nodos conectados a un tercer nodo también estén conectados entre sí. Se basa en la clustering coefficient y se usa para detectar comunidades en redes sociales.

    • Ejemplo: Si A es amigo de B y B es amigo de C, la transitividad analiza si A también es amigo de C.

  • Reciprocity (Reciprocidad): Se aplica en grafos dirigidos y mide cuántas conexiones son mutuas.

    • Ejemplo: En Twitter, si A sigue a B y B sigue a A, hay reciprocidad en la relación.

K-Cores

Un K-Core es un subconjunto de nodos donde cada nodo tiene al menos K conexiones dentro del grupo. Se usa para detectar comunidades densamente conectadas dentro de un grafo.

  • Aplicaciones:
    • Redes sociales: Identificar grupos cohesionados.
    • Biología: Encontrar módulos funcionales en redes de proteínas.
    • Ciberseguridad: Detectar grupos organizados en redes de ataques.

Gephi

Gephi es una herramienta de visualización y análisis de redes que permite representar grafos de manera interactiva. Se usa para:

  • Explorar redes sociales.
  • Analizar relaciones en datos complejos.
  • Aplicar algoritmos como PageRank, HITS, K-Cores, etc.

Force Atlas y Force Atlas 2

Force Atlas es un algoritmo de disposición de grafos basado en fuerzas físicas.

  • Principio:

    • Los nodos se repelen entre sí.
    • Las aristas actúan como resortes, atrayendo los nodos conectados.
    • Los nodos con más conexiones terminan agrupándose en el centro.

  • Force Atlas 2 (versión mejorada) optimiza la velocidad y la distribución en grafos grandes.

Ejemplo de uso: En Gephi, Force Atlas ayuda a visualizar redes sociales mostrando comunidades densamente conectadas en el centro y nodos periféricos en los extremos.

Cómo elegir la disposición más efectiva para visualizar grafos

La efectividad de una disposición de grafo depende de la estructura de la red y del tipo de análisis que se quiere realizar. Existen diferentes algoritmos optimizados para distintos tipos de redes.

1. Disposiciones basadas en fuerzas (útiles para grafos generales)

Estos algoritmos utilizan simulaciones físicas donde los nodos se repelen entre sí, mientras que las aristas actúan como resortes, atrayendo los nodos conectados.
Mejor para: Exploración general de grafos, redes sociales y detección de comunidades.

Algoritmos comunes de disposición por fuerzas

  • Force Atlas / Force Atlas 2 (Gephi)

    • Genera una distribución orgánica y natural.
    • Agrupa los nodos más conectados en el centro.
    • Funciona bien con redes sociales y redes de citas entre documentos.

  • Fruchterman-Reingold

    • Equilibra fuerzas de repulsión y atracción.
    • Recomendado para grafos de tamaño medio.

  • Kamada-Kawai

    • Minimiza la energía del grafo para obtener una mejor disposición.
    • Más adecuado para grafos pequeños.

2. Disposiciones jerárquicas (ideales para grafos dirigidos)

Mejor para: Redes con relaciones de dependencia o estructuras jerárquicas, como organigramas o grafos de flujo.

  • Disposición de Sugiyama (en capas)
    • Ubica los nodos en diferentes niveles jerárquicos.
    • Adecuado para diagramas de flujo, grafos de llamadas y árboles de dependencias.

3. Disposiciones circulares (para grafos con estructuras simétricas)

Mejor para: Destacar relaciones en redes en anillo, rutas biológicas o dependencias cíclicas.

  • Disposiciones radiales
    • Útiles cuando hay un nodo central, como en redes de influencia.

4. Disposiciones en cuadrícula (para grafos pequeños o estructurados)

Mejor para: Datos pequeños y estructurados, como matrices de adyacencia o redes geográficas.

  • Coloca los nodos en una disposición regular en forma de cuadrícula.

Cómo elegir la mejor disposición

Tipo de grafoMejor disposiciónEjemplo de uso
Redes socialesForce Atlas 2Detección de comunidades
Redes de citas entre documentosFruchterman-ReingoldAnálisis de referencias académicas
OrganigramasSugiyama (jerárquico)Estructura de una empresa
Redes con ciclosDisposición circularRedes de comunicación
Redes geográficasDisposición en cuadrículaPlanificación urbana

Conclusión

Para la mayoría de los grafos generales, Force Atlas 2 (en Gephi) es una opción recomendada, ya que agrupa de manera natural los nodos relacionados. Sin embargo, en estructuras jerárquicas o datos con un orden específico, es más conveniente usar una disposición que represente mejor la naturaleza de los datos.

El análisis de grafo se hace para predición codigica la relación entre los difentes c grafo de conocimiento de una empresa farmaceutida también para el desarrollo de los difentes productos

se busca una alta capacidad de interpretación automática

Grafo de Conocimiento (Knowledge Graph)

Un grafo de conocimiento es una representación estructurada de información donde los datos se organizan en forma de nodos (entidades) y aristas (relaciones). Su principal ventaja es que permite modelar el conocimiento de manera semántica, lo que facilita la búsqueda, el razonamiento y la inferencia de nueva información.

Características principales de un grafo de conocimiento

  1. Estructura basada en grafos

    • Los nodos representan entidades como personas, lugares, eventos u objetos.
    • Las aristas representan las relaciones entre esas entidades, como “trabaja en”, “es amigo de” o “es parte de”.

  2. Semántica e inferencia

    • Cada relación tiene un significado claro, lo que permite que las máquinas comprendan el contexto de los datos.
    • Se pueden inferir nuevas relaciones a partir de las conexiones existentes.

  3. Escalabilidad y flexibilidad

    • A diferencia de las bases de datos relacionales, los grafos de conocimiento no requieren un esquema rígido, lo que permite agregar nuevos tipos de datos sin afectar la estructura.

Ejemplos de Grafos de Conocimiento

  1. Google Knowledge Graph

    • Google usa un grafo de conocimiento para mejorar los resultados de búsqueda.
    • Relaciona conceptos para mostrar información relevante sobre personas, empresas, eventos, etc.
    • Ejemplo: Si buscas “Albert Einstein”, el grafo relaciona su biografía, descubrimientos y conexiones con otros científicos.

  2. Wikidata

    • Es una base de datos en grafo colaborativa que almacena información estructurada sobre entidades del mundo real.
    • Se usa para enriquecer Wikipedia y otras plataformas con datos interconectados.

  3. Sistemas de recomendación

    • Plataformas como Netflix o Amazon utilizan grafos de conocimiento para analizar preferencias y ofrecer recomendaciones más precisas.

  4. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

    • En inteligencia artificial, los grafos de conocimiento ayudan a mejorar la comprensión de textos al modelar el significado de las palabras y sus relaciones.

Diferencias entre un Grafo de Conocimiento y una Base de Datos en Grafos

CaracterísticaGrafo de ConocimientoBase de Datos en Grafos
PropósitoModelar conocimiento semánticoAlmacenar y gestionar datos con relaciones complejas
Uso principalRazonamiento e inferencia de informaciónOptimización de consultas y análisis de redes
EjemploGoogle Knowledge GraphNeo4j para redes sociales

Conclusión

Los grafos de conocimiento permiten representar información de manera estructurada, facilitando el análisis semántico y la inferencia de datos. Son fundamentales en motores de búsqueda, inteligencia artificial y sistemas de recomendación, ofreciendo una forma avanzada de organizar y entender la información.

NetworkX: Librería para el Manejo de Grafos en Python

NetworkX es una de las librerías más utilizadas en Python para la creación, manipulación y análisis de grafos y redes complejas. Permite trabajar con diferentes tipos de grafos, calcular métricas de centralidad, encontrar comunidades y visualizar estructuras de red.

Instalación

Para instalar NetworkX, se usa el siguiente comando en la terminal o en un entorno de Python:

pip install networkx

Creación de un Grafo en NetworkX

NetworkX permite trabajar con diferentes tipos de grafos, como dirigidos, no dirigidos y ponderados.

Ejemplo: Creación de un grafo simple

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Crear un grafo vacío
G = nx.Graph()
 
# Agregar nodos
G.add_nodes_from(["A", "B", "C", "D"])
 
# Agregar aristas (conexiones)
G.add_edges_from([("A", "B"), ("A", "C"), ("B", "D"), ("C", "D")])
 
# Dibujar el grafo
nx.draw(G, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
plt.show()

Explicación:

  • Se crea un grafo G.
  • Se agregan nodos A, B, C, D.
  • Se crean conexiones entre los nodos.
  • Se visualiza con matplotlib.

Tipos de Grafos en NetworkX

  1. Grafo no dirigido (nx.Graph()): Las relaciones no tienen dirección.
  2. Grafo dirigido (nx.DiGraph()): Las relaciones tienen una dirección específica.
  3. Grafo ponderado (nx.Graph() con pesos en las aristas).

Ejemplo de un grafo dirigido

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([("A", "B"), ("B", "C"), ("C", "A")])
nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightgreen", edge_color="black", arrows=True)
plt.show()

Aquí, las aristas tienen una dirección, lo que significa que la relación entre nodos no es bidireccional.

Análisis de Grafos en NetworkX

NetworkX permite calcular métricas clave en grafos:

1. Grado de los nodos

grado = dict(G.degree())
print("Grado de los nodos:", grado)

2. Centralidad de intermediación (Betweenness Centrality)

centralidad = nx.betweenness_centrality(G)
print("Centralidad de intermediación:", centralidad)

3. PageRank

pagerank = nx.pagerank(G)
print("PageRank:", pagerank)

Casos de Uso de NetworkX

  • Análisis de redes sociales: Encontrar nodos influyentes y detectar comunidades.
  • Optimización de rutas: Modelar sistemas de transporte o redes logísticas.
  • Biología computacional: Modelar interacciones entre genes o proteínas.
  • Ciencias de datos: Modelar relaciones en sistemas complejos.

Conclusión

NetworkX es una herramienta poderosa para trabajar con grafos en Python. Permite crear redes, analizarlas con algoritmos avanzados y visualizarlas de forma sencilla, siendo muy útil en múltiples disciplinas.

Quedan procesamiento del lenguaje y una de intelegencia gnerativa Prompt enginering es el día dos del examen no va ser estructurado va ser teorico practico

Trabajar con KNIME, NetworkX y Python

KNIME es una herramienta de análisis de datos basada en flujos de trabajo que permite integrar múltiples tecnologías, incluyendo Python y NetworkX para el análisis de grafos.

1. Formato de los Datos en KNIME

  • En KNIME, los datos de entrada se manejan en formato de tabla, similar a cómo se usa en pandas en Python o en Jupyter Notebook.
  • Para trabajar con grafos, es necesario convertir la tabla en una estructura de grafo, lo que se puede hacer mediante Python con NetworkX dentro de KNIME.

2. Uso de Python en KNIME

  • KNIME permite ejecutar scripts de Python utilizando el nodo Python Script.
  • Es posible cargar datos tabulares en Python y transformarlos en un grafo con NetworkX.
  • Luego, los resultados pueden ser devueltos a KNIME en forma de tabla.

Ejemplo de integración de KNIME con NetworkX:

  1. Se carga una tabla en KNIME con columnas nodo_origen y nodo_destino.
  2. Se usa un Python Script en KNIME para convertir la tabla en un grafo de NetworkX.
  3. Se calculan métricas de centralidad.
  4. Los resultados se devuelven a KNIME en formato de tabla.
import networkx as nx
import pandas as pd
 
# Leer los datos desde KNIME (tabla de nodos y conexiones)
df = knio.input_tables[0].to_pandas()
 
# Crear el grafo en NetworkX
G = nx.Graph()
G.add_edges_from(zip(df["nodo_origen"], df["nodo_destino"]))
 
# Calcular centralidad
centralidad = nx.betweenness_centrality(G)
df_centralidad = pd.DataFrame(centralidad.items(), columns=["Nodo", "Centralidad"])
 
# Devolver resultados a KNIME
knio.output_tables[0] = knio.Table.from_pandas(df_centralidad)

Este script convierte los datos de KNIME en un grafo, calcula la centralidad de intermediación y devuelve los resultados.

Herramientas para Literatura Científica

  1. VOSviewer

    • Es una herramienta para la visualización de redes bibliográficas.
    • Se usa para analizar publicaciones científicas, mostrando relaciones entre autores, instituciones y términos clave.
    • Permite importar datos desde Web of Science, Scopus y Dimensions.ai.

  2. Dimensions.ai

    • Es una plataforma de búsqueda de literatura científica que permite encontrar publicaciones, patentes y datos de investigación.
    • Ofrece una API para obtener datos y analizarlos en herramientas como KNIME o Python.
    • Con un ID de Dimensions, se pueden descargar artículos y datos de interés.

Aplicaciones en Ciberseguridad y Pentesting

  • KNIME puede usarse para automatizar el análisis de datos en ciberseguridad.
  • Con NetworkX, se pueden modelar redes de ataques, trazabilidad de incidentes y análisis de vulnerabilidades.
  • VOSviewer y Dimensions.ai pueden ayudar a encontrar nuevas investigaciones sobre seguridad ofensiva y defensiva.

Conclusión

KNIME es compatible con Python y NetworkX, lo que permite analizar grafos dentro de flujos de trabajo sin necesidad de programar en Jupyter. Además, herramientas como VOSviewer y Dimensions.ai pueden integrarse para buscar literatura científica relevante, especialmente en áreas como ciberseguridad y pentesting.

Graph View

Backlinks