RT Journal Article
T1 A space-time model for analyzing contagious people based on geolocation data using inverse graphs
A1 Merino-Córdoba, Salvador
A1 Döllner, Jürgen
A1 Martínez, Javier
A1 Guzmán-Navarro, Francisco
A1 Guzmán-Sepúlveda, Rafael
A1 Lara-Fernández, Juan de Dios
K1 Enfermedades infecciosas - Transmisión - Modelos matemáticos
K1 Epidemiología - Modelos matemáticos
AB Los dispositivos móviles nos proporcionan una importante fuente de datos que capturan los movimientos espaciales de los individuos y nos permiten derivar patrones generales de movilidad para una población a lo largo del tiempo. En este artículo, presentamos una base matemática que nos permite armonizar datos de geolocalización móvil utilizando geometría diferencial y teoría de grafos para identificar patrones de comportamiento espacial. En particular, nos centramos en modelos programados utilizando Sistemas de Álgebra Informática y basados en un modelo espacio-temporal que permite describir los patrones de contagio a través de patrones de movimiento espacial. Además, mostramos cómo se puede utilizar el enfoque para desarrollar algoritmos para encontrar el "paciente cero" o, respectivamente, para identificar la selección de candidatos que tienen más probabilidades de ser contagiosos.
PB AIMS Mathematics
YR 2023
FD 2023-02
LK https://hdl.handle.net/10630/29346
UL https://hdl.handle.net/10630/29346
LA eng
NO Salvador Merino, Juergen Doellner, Javier Martínez, Francisco Guzmán, Rafael Guzmán, Juan de Dios Lara. A space-time model for analyzing contagious people based on geolocation data using inverse graphs[J]. AIMS Mathematics, 2023, 8(5): 10196-10209. doi: 10.3934/math.2023516
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 21 ene 2026