Лента TH Новости Глобальные вызовы


Ученые работают над единым алгоритмом анализа сетей

∴ 165

Групповое обнаружение является важным инструментом для ученых, изучающих сети. Вне зависимости от того, что именно представляет собой сеть: набор серверов или цепей ДНК. Ранее работа велась, опираясь на известные данные из анализируемой сети. Но сейчас этот метод себя не оправдывает.

325

Реальные сети большие и сложные. Продовольственные, социальные или генетические сети могут состоять из сотен или даже миллионов узлов. Чтобы понять всеобъемлющий макет большой сети, ученые разрабатывают алгоритмы для разделения узлов сети на значимые группы, которые делают сеть более понятной. Другими словами, обнаружение узлов позволяет исследователю видеть глобальную картину. Раньше исследователи использовали метаданные как своего рода ключ ответ, чтобы проверить, что их алгоритмы обнаружения сообществ работают хорошо.

К сожалению, данная практика оказалась ошибочной. Наше исследование показывает, что использование метаданных в качестве основной истины для проверки алгоритмов фундаментально проблематично и вводит предубеждения, не сообщая нам, что нам действительно нужно знать: работает ли алгоритм?Даниэль Ларремор, один из двух ведущих авторов статьи и научный сотрудник Института Санта-Фе.

Когда ученые используют метаданные для проверки алгоритмов, они ограничивают типы сообществ, которые они могут проверять. Ларремор сравнивает это с учителем, который ведет классную дискуссию, и отвечает только тем ученикам, с которыми учитель уже знаком.

На данном этапе, невозможно создание единого алгоритма. Ученые разрабатывают разные инструменты для анализа сетей, исходя из принципа, что к каждой задаче необходим свой метод.

Филипп Дончев