Name: Relaxing restrictive interdependence assumptions in networks -

Abstract:

Description: <p>Sogenannte Netzwerkmodelle helfen, komplexe Systeme mit vielen einzelnen Elementen zu beschreiben. In verschiedenen Forschungsbereichen, wie z.B. den Sozialwissenschaften, der Biologie und der Informatik, gibt es bereits zahlreiche solcher Netzwerkmodelle. Diese wurden vor allem in den letzten Jahren genutzt, um neue Schlussfolgerungen aus bereits bekannten Daten zu ziehen. Vor allem die Verf&uuml;gbarkeit gro&szlig;er Datenmengen hat diese Entwicklung bef&ouml;rdert.</p> <p>Ein beliebtes Netzwerkmodell sind generative Modelle. Hierbei werden&nbsp;latenteVariablen eingef&uuml;hrt, welche die wissenschaftlichen Erkenntnisse auf diesem Wissensgebiet (das&nbsp;&bdquo;Dom&auml;nenwissen&ldquo;) integrieren und die komplexen Wechselwirkungen erfassen. Diese Variablen sind aber meist so komplex, dass sie selbst bereits als eigenst&auml;ndige Modelle gelten. Bedingt durch diese Variablen sind die Netzwerkkanten unabh&auml;ngig und die Verteilung von Wahrscheinlichkeiten innerhalb des Netzwerkes kann zusammengefasst bzw. vereinfacht werden. Nachteil dieser Modelle ist, dass bei einigen Szenarien aus der realen Welt die Interaktionen innerhalb des Netzwerkes nicht gut abgebildet werden. Das bedeutet, dass die mathematische Beschreibung aus dem Modell nicht mit der Realit&auml;t &uuml;bereinstimmt. Hauptproblem sind hier die Variablen, welche zu sehr eingeschr&auml;nkt sind.</p> <p>Im Vergleich dazu benutzen Netzwerk-Ensemble-Modelle keine solchen einzelnen Variablen, sondern netzwerkspezifische Gr&ouml;&szlig;en (z.B. Verteilungsgrad oder Clustering-Koeffizient). Doch auch diese Modelle leiden unter verschiedenen Problemen, welche die praktische Anwendung einschr&auml;nken.</p> <p>Mit diesem Projekt hier wird Caterina de Baccos Gruppe&nbsp;nun bestimmte Merkmale dieser beiden Modelle, des generativen und des Netzwerk-Ensemble-Modells, mit Methoden aus der statistischen Physik kombinieren, um bessere prinzipienbasierte Modelle zu entwickeln. Dar&uuml;ber hinaus soll deren effiziente Anwendung auf konkrete Problemstellungen (z.B. Wiederholbarkeit oder das gleichzeitige Auftreten verschiedener Beziehungsformen zwischen zwei Knoten) gew&auml;hrleistet werden.</p>

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