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<dc:title>Modelos estocásticos para simular la propagación del marketing viral en una red social.</dc:title>
<dc:creator>Díaz Castillo, Pablo</dc:creator>
<dc:contributor>Martín del Rey, Ángel María</dc:contributor>
<dc:subject>Marketing viral</dc:subject>
<dc:subject>Epidemiología matemática</dc:subject>
<dc:subject>Cadenas de Markov</dc:subject>
<dc:subject>Redes sociales</dc:subject>
<dc:subject>Viral marketing</dc:subject>
<dc:subject>Mathematical epidemiology</dc:subject>
<dc:subject>Markov chains</dc:subject>
<dc:subject>Social networks.</dc:subject>
<dc:description>Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2022-2023.</dc:description>
<dc:description>[ES]Aunque en la literatura existen modelos que intentar reproducir el proceso de difusión del marketing viral, la mayoría de estos son deterministas y de naturaleza global.&#xd;
El presente trabajo de Fin de Grado tiene como fin diseñar un modelo estocástico&#xd;
de naturaleza individual para simular la propagación del marketing viral en una red&#xd;
social. Para lograr este objetivo, hemos realizado una revisión bibliográfica de los modelos compartimentales deterministas clásicos (SIS y SIR) y de los modelos estocásticos&#xd;
propuestos en la literatura sobre la propagación viral. A partir de esta revisión, hemos&#xd;
creado el modelo basándonos en los modelos deterministas pero aplicando cadenas de&#xd;
Markov en tiempo discreto en vez de ecuaciones diferenciales y a su vez, haciendo uso&#xd;
de los modelos de propagación viral propuestos, hemos diseñado el comportamiento de&#xd;
los compartimentos y la dinámica del modelo.</dc:description>
<dc:description>[EN]Although there are models in the literature that attempt to reproduce the viral&#xd;
marketing diffusion process, most of them are deterministic and global. The aim of&#xd;
the present work is to design a stochastic model of individual nature to simulate the&#xd;
spread of viral marketing in a social network. To achieve this goal, we have conducted&#xd;
a literature review of classical deterministic compartmental models (SIS and SIR) and&#xd;
proposed stochastic models of viral propagation. From this review, we have created the&#xd;
model based on the deterministic models but applying discrete-time Markov chains&#xd;
instead of differential equations and using the proposed viral propagation models we&#xd;
have designed the behavior of the compartments and the dynamics of the model.</dc:description>
<dc:date>2024-04-05T09:05:13Z</dc:date>
<dc:date>2024-04-05T09:05:13Z</dc:date>
<dc:date>2023-07</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10366/157136</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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