2026-06-06T01:42:33Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/293462026-02-03T10:53:09Zcom_10630_2254col_10630_37953
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
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Merino-Córdoba, Salvador
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Döllner, Jürgen
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Martínez, Javier
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Guzmán-Navarro, Francisco
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Guzmán-Sepúlveda, Rafael
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Lara-Fernández, Juan de Dios
2024-01-30T08:21:44Z
2024-01-30T08:21:44Z
2023-02
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
https://hdl.handle.net/10630/29346
http://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/math.2023516
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.
eng
Enfermedades infecciosas - Transmisión - Modelos matemáticos
Epidemiología - Modelos matemáticos
A space-time model for analyzing contagious people based on geolocation data using inverse graphs
journal article
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