OPTIMIZACIÓN DE ALGORITMOS DE BÚSQUEDA EN GRAFOS PARA REDES SOCIALES

Resumen

El presente artículo examina el potencial de las técnicas de optimización de algoritmos aplicadas a la búsqueda en grafos de redes sociales. La proliferación de estas plataformas y los grandes volúmenes de datos que generan plantean desafíos críticos en términos de eficiencia computacional y funcionalidad. Mediante una revisión exhaustiva de la literatura especializada, se evalúan métodos como los algoritmos genéticos, la búsqueda tabú y la optimización por enjambre de partículas. Los resultados revelan mejoras sustanciales en velocidad de procesamiento, precisión de búsqueda y capacidad de identificación de patrones. Estas optimizaciones repercuten en una mejor experiencia de usuario, recomendaciones personalizadas y detección de comunidades. Sin embargo, se requiere cautela en la implementación para evitar efectos no deseados sobre privacidad y autonomía humana. En conclusión, las técnicas analizadas ofrecen un camino prometedor hacia redes sociales más eficientes y centradas en las personas, pero se necesitan más investigaciones sobre su impacto a largo plazo.