[en] The arrival of the 21st century has brought along a radical change in the way people use technology to interact between each other. The emergence of the big online social networks such as Facebook, Twitter, Instagram or LinkedIn has led to a revolution in this field. The possibility of obtaining big amounts of information about these social networks and being able to model and understand their evolution, has boosted the investigation in that matter. This work explores one of the areas that has not been deeply studied yet: the prediction or recommendation of links with potential of disappearance on the user network. This project is focused, on one hand, on the study of social network analysis metrics over the persistent and disappeared links of a graph, along with the development of ranking recommendators based on these metrics using the result of that research. Another two approaches to the problems are explored: a) an inversion of the classic contact recommendation algorithms and b) the adaptation to the recommendation format of supervised machine-learning methods based on user characteristics. We carry out also a comparative evaluation of these three recommendators varieties of predictors, interms of average quality, accuracy and relevancy of the suggestions offered to users, using evaluation metrics such as Precision and Recall. The empirical part of this work has been performed through offline experiments over two samples obtained from the Twitter social network: one graph of explicit friendship relations (follows network) and one graph of user interactions (retweets, mentions and replies), with the aim of studying, as part of the main goals of these project, the similarities and differences between these two different nature graphs.

[es] La llegada del siglo XXI ha traído consigo un cambio radical en la forma en que las personas emplean la tecnología para relacionarse entre ellas. La aparición de las grandes plataformas de redes sociales online como Facebook, Twitter, Instagram o LinkedIn ha supuesto una revolución en este terreno. La posibilidad de obtener gran cantidad de información sobre estas redes sociales y ser capaces de modelar y comprender la evolución de las mismas ha impulsado grandes áreas de investigación en este ámbito. El presente trabajo explora uno de los aspectos aún apenas estudiado en este campo: la predicción o recomendación de enlaces con potencial de desaparición en la red de un usuario. Este proyecto se centra por un lado en estudiar las métricas propias del análisis de redes sociales sobre los enlaces persistentes y desaparecidos de un grafo y desarrollar recomendadores de ranking fundamentados en esas métricas en base a los resultados de dicho estudio. Otras dos aproximaciones al problema de recomendación son exploradas: a) una inversión de algoritmos clásicos de recomendación de contactos y b) la adaptación al formato de recomendación de métodos supervisados de aprendizaje automático basados en características de los usuarios. Llevamos a cabo asimismo una evaluación comparativa de estas tres variedades de predictores, en términos de la calidad y relevancia media de las sugerencias ofrecidas a los usuarios, mediante métricas de evaluación tales como Precisión y Recall. La parte empírica de este trabajo se ha realizado mediante experimentos offline sobre dos muestras extraídas de la red social Twitter: un grafo de contactos explícitos (red de follows) y un grafo de interacciones entre usuarios (retweets, menciones y respuestas), a fin de estudiar, como parte de los objetivos principales de este trabajo, las semejanzas y diferencias que se observan entre estos dos tipos de grafos de distinta naturaleza.