Algoritmo revolucionário de professor da Virgínia transforma mineração de grafos em grandes redes sociais

São PauloAlgoritmo Revolucionário para Redes Complexas por Professor da UVA

O professor Nikolaos Sidiropoulos, da Universidade de Virginia, junto com Aritra Konar, fez avanços significativos na área de mineração de grafos. Eles desenvolveram um novo algoritmo capaz de identificar grupos de triângulos em grandes redes. Esses grupos são essenciais para compreender conexões complexas de dados, como as encontradas em redes sociais e na biologia. A pesquisa foi publicada na respeitada IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.

Algoritmos tradicionais de mineração de grafos se concentram nas conexões entre dois pontos. No entanto, o novo método analisa grupos de três pontos conectados, investigando como cada par de pontos se relaciona dentro do grupo. Isso ajuda a revelar padrões mais sofisticados entre as conexões, permitindo que o algoritmo identifique detalhes que anteriormente eram difíceis de detectar.

Este novo avanço pode ser aplicado de várias maneiras diferentes:

• Detecção de fraude: Ao identificar padrões atípicos nos conjuntos de dados de transações, o algoritmo pode sinalizar atividades suspeitas.
• Dinâmica de comunidades: Ele tem a capacidade de encontrar grupos coesos dentro de plataformas de redes sociais, revelando como a informação se propaga.
• Pesquisa biológica: Pesquisadores conseguem analisar interações proteicas ou relações genéticas com mais precisão, conduzindo a novas descobertas na biologia computacional.

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Relaxação submodular é uma técnica fundamental para enfrentar o desafio de encontrar subgrafos com um alto número de triângulos. Ela torna o processo de análise de grandes volumes de dados mais administrável. Com o uso da relaxação submodular, os pesquisadores conseguem equilibrar a velocidade de processamento e o nível de detalhamento, permitindo que pontos cruciais de dados sejam preservados ao mesmo tempo que tornam os cálculos mais rápidos e eficientes.

Algoritmo Revoluciona Detecção de Fraudes e Análise nas Redes Sociais

Este algoritmo traz um impacto significativo. No contexto de detecção de fraudes, sistemas tradicionais frequentemente falham em identificar esquemas complexos que envolvem múltiplos envolvidos. Com este novo método, torna-se mais simples detectar essas fraudes. Já nas redes sociais, a ferramenta pode transformar a maneira como as plataformas localizam usuários influentes ou preveem quais conteúdos se tornarão populares.

Na biologia, compreender a interação entre genes é essencial, e esse método pode ajudar a descobrir novos tratamentos ou compreender doenças complexas. Em vez de analisar apenas pares de genes, o novo algoritmo oferece uma visão mais clara de como os genes interagem, o que pode levar a descobertas importantes em várias áreas científicas.