[ca] La predicció de 'links' o enllaços en xarxes complexes és un problema de molta importància, degut a la utilitat pràctica que implica. La capacitat de predir enllaços correctament en una xarxa és, però, també una conseqüència directa de la comprensió del funcionament i de les dinàmiques del sistema que s'estudia. En aquesta tesi doctoral, s'explora el problema de la predicció interpretable d'enllaços en xarxes complexes. En particular, l'anàlisi es centra en xarxes bipartides amb diferents tipus d'enllaços, degut a la seva presència en multitud de sistemes socials i naturals, així com a la seva capacitat d'analitzar diferents tipus d'interaccions. En aquest sentit, es presenta una família de models amb els quals és possible fer prediccions interpretables d'enllaços en aquest tipus de xarxes. Posteriorment, aquests models s'apliquen a dos problemes de diferents disciplines. En primer lloc, considerem un experiment social en el que un grup nombrós de persones pren decisions estratègiques en el context de la teoria de jocs. Observem que és possible agrupar les persones segons el seu comportament coŀlectiu a l'hora de prendre decisions. En funció d'aquests grups, podem predir correctament aproximadament el 75% de les decisions. En segon lloc, s'estudia un problema de microbiota intestinal humana en el que tenim mostres microbials d'un nombre elevat de pacients. De manera anàloga al problema anterior, intentem trobar grups de pacients basant-nos en les similituds del seus perfils microbials. D'acord amb aquests grups, aconseguim predir al voltant d'un 80% de les abundàncies. En conclusió, es demostra que és possible aplicar aquesta família de mètodes a problemes molt diferents, de tal manera que podem construir models predictius i interpretables, basats en la capacitat d'identificar grups o comunitats de nodes, així com de monitoritzar les interaccions entre aquestes comunitats.

[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.