[en] Link prediction in complex networks is a very important problem due to its practical importance. However, the ability of predicting links successfully arises naturally from a good understanding of the functioning and the dynamics of the system under study. In this thesis, we explore the problem of interpretable link prediction in complex networks. In particular, we focus on multilink bipartite networks; first, because bipartite networks are ubiquitous in many natural and social systems and second, because the existence of multiple links allows us to analyze different types of interactions. To that end, we present a family of models that can make interpretable link prediction in this kind of networks and we apply them to two different problems. In the first problem, we consider a social experiment in which a large group of people make strategic decisions in a game theoretical context. We observe that it is possible to find groups of people according to their collective strategic behaviors (i.e., how do they make decisions) and that it is possible to make link prediction upon those groups. In our case we can successfully predict around 75% of the decisions. The second problem is a human microbiology one. We have data on gut microbiome samples from a large number of patients. In a similar fashion, we look for groups of patients according to similarities in their microbial profiles. We then make predictions of microbial abundances using that group structure with an approximately 80% accuracy rate. In conclusion, we show that it is possible to implement our methods to problems that are very different in their nature, so that we can build predictive and interpretable models that work on the ability to identify groups or communities of nodes and track the interactions among those communities.

[es] La predicción de 'links' o enlaces en redes complejas es un problema de suma importancia debido a la utilidad práctica que comporta. Sin embargo, la capacidad de predecir links correctamente en una red, es también la consecuencia de la comprensión del funcionamiento y las dinámicas del sistema que se estudia. En esta tesis, exploramos el problema de la predicción interpretable de links en redes complejas. En particular, nos centramos en redes bipartidas con varios tipos de links, debido a su ubicuidad en multitud de sistemas sociales y naturales, así como a la riqueza formal que aportan a nivel de las interacciones. A tal efecto, presentamos una familia de modelos con los que es posible hacer predicciones de links interpretables en dichas redes y la aplicamos a dos problemas de diferentes campos. En primer lugar, consideramos un experimento social en el que un grupo numeroso de personas toma decisiones estratégicas en el contexto de la teoría de juegos. Observamos que podemos agrupar a las personas por su comportamiento colectivo a la hora de tomar decisiones y que, en base a esos grupos, podemos predecir correctamente el 75% de las decisiones aproximadamente. En segundo lugar, estudiamos un problema de microbiota intestinal humana en el que tenemos muestras microbiales de un número elevado de pacientes. De manera análoga al problema anterior, intentamos encontrar grupos de pacientes por las similitudes en sus perfiles microbiales y, sobre esa base, predecir las abundancias de las diferentes especies de microbios. Conseguimos predecir aproximadamente un 80% de las abundancias. En definitiva, demostramos que es posible aplicar nuestros métodos a problemas muy diferentes, de tal manera que podemos construir modelos predictivos e interpretables, basados en la capacidad de identificar grupos o comunidades de nodos, así como de monitorizar las interacciones entre dichas comunidades.