Ученые разработали метод для обнаружения скрытых связей в сложных сетях
Таких как паттернов в биологии, соцсетях и борьбе с мошенничествомПрофессор 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.
© Ferra.ru
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.