Профессор Университета Вирджинии Николаос Сидиропулос представил новый алгоритм для анализа сложных сетей. Этот метод позволяет находить плотные кластеры связей в больших массивах данных, что особенно важно для таких областей, как выявление мошенничества, биология и обработка данных.
Алгоритм решает давнюю проблему обнаружения «треугольных» субграфов — групп из трех элементов, каждый из которых связан с двумя другими. Этот подход помогает лучше понять сложные взаимодействия, например, внутри малых групп людей в соцсетях или генов в биологических процессах.
Используя так называемую «субмодульную релаксацию», новый метод делает решение задачи быстрее и эффективнее, сохраняя важные детали. Это открывает новые возможности для более глубокого понимания сложных систем и поиска аномалий, которые ранее было сложно обнаружить.
Прорыв в анализе графов позволит не только выявлять подозрительную активность, но и анализировать взаимодействия белков или генетические связи с большей точностью.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Уровень «цифровой зрелости» компаний в России выше, чем в среднем по миру