Professor transformeert grafiekmining met baanbrekend algoritme voor complexe patroonherkenning in netwerken

AmsterdamProfessor Nikolaos Sidiropoulos van de Universiteit van Virginia heeft significante vooruitgang geboekt in grafiekontginning. Samen met Aritra Konar heeft hij een nieuw algoritme ontwikkeld om groepen van driehoeken in grote netwerken te vinden. Deze groepen helpen ons om complexe dataverbindingen te begrijpen, zoals die in sociale media en biologie. Hun onderzoek is gepubliceerd in het gerenommeerde IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.

Traditionele algoritmen voor grafiekanalyse richten zich op verbindingen tussen twee punten. De nieuwe methode bekijkt groepen van drie verbonden punten en onderzoekt hoe elk punt met de andere punten binnen de groep verbonden is. Dit helpt bij het ontdekken van meer complexe patronen binnen de verbindingen, waardoor het algoritme details kan detecteren die eerder moeilijk te vinden waren.

Deze nieuwe ontwikkeling kan op vele uiteenlopende manieren worden ingezet.

• Fraudedetectie: Door afwijkende patronen in transactiegegevens te ontdekken, kan het algoritme verdachte activiteiten signaleren.
• Gemeenschapsdynamiek: Het kan hechte groepen op sociale mediaplatforms identificeren en laten zien hoe informatie zich verspreidt.
• Biologisch onderzoek: Onderzoekers kunnen eiwitinteracties of genetische verbanden nauwkeuriger analyseren, wat leidt tot nieuwe inzichten in de computationele biologie.

Lees ook:

Vandaag · 16:20

Genomische sensatie: nieuwe startpunten van genactiviteit ontdekt in duizenden sojagenen

Submodulaire relaxatie is een waardevolle methode om de uitdaging aan te gaan van het vinden van deelgrafen met een groot aantal driehoeken. Deze techniek maakt het analyseren van grote datasets beter hanteerbaar. Door gebruik te maken van submodulaire relaxatie kunnen onderzoekers de balans bewaren tussen verwerkingssnelheid en detaillering. Dit zorgt ervoor dat essentiële gegevens behouden blijven terwijl de berekeningen sneller en efficiënter zijn.

Deze algoritme heeft een grote impact. Bij fraudedetectie falen traditionele systemen vaak in het opsporen van complexe oplichtingspraktijken waarbij meerdere personen betrokken zijn. Deze nieuwe methode maakt het eenvoudiger om dergelijke oplichtingen te identificeren. Op sociale media kan het algoritme de manier veranderen waarop platforms invloedrijke gebruikers ontdekken of voorspellen welke content populair zal worden.

In de biologie is het essentieel om te begrijpen hoe genen samenwerken. Deze methode kan helpen nieuwe behandelingen te vinden of complexe ziekten te doorgronden. In plaats van slechts naar genenparen te kijken, biedt het nieuwe algoritme een duidelijker beeld van geninteracties, wat tot belangrijke ontdekkingen in diverse wetenschappelijke domeinen kan leiden.