CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS
Inhalt archiviert am 2024-05-27

Coevolution and self-organization in dynamical networks

Article Category

Article available in the following languages:

Eine neue Herangehensweise zur Netzwerkvisualisierung

Informatiker in Deutschland haben zu umfangreichen Fortschritten bei der grafischen Repräsentation von Daten, die über komplexe Netzwerke wie dem Internet gesammelt wurden, beigetragen.

Digitale Wirtschaft icon Digitale Wirtschaft

Die schiere Größe des Internets macht es äußerst schwierig, auch nur kleine Abschnitte hiervon grafisch darzustellen. Das Internet zu "visualisieren" ist allerdings niemals wichtiger als zuvor, da immer mehr Menschen online gehen und versuchen, durch die einzigartige Landschaft des World Wide Web zu navigieren. Eine Visualisierung könnte zudem dabei hilfreich sein, Daten über den Netzverkehr zu analysieren. Wissenschaftler der Universität Karlsruhe in Deutschland haben sich im Rahmen des COSIN-Projekts, welches über das Programm "Technologien für die Informationsgesellschaft" der EU finanziert wurde, der Herausforderung gestellt, Lösungen hierfür zu erarbeiten. Die erforderliche Herangehensweise umfasste das Experimentieren mit neuen Algorithmen zur Erstellung von Graphen, welche die Identifikation spezifischer Fingerabdrücke von Netzwerken wie der hierarchischen Struktur computererzeugter und natürlicher Netzwerke ermöglichen. Obwohl bereits umfangreiche Software zur Visualisierung von Daten über Netzwerke verfügbar war, schien ihr Entwicklungsstand zu jenem Zeitpunkt zu heuristisch, um die Analyse von Netzwerken zufriedenstellend zu unterstützen. Bei der Suche nach einem geeigneten Werkzeug zur "Visualisierung" von sehr großen Netzwerken (mit Millionen oder sogar Milliarden von Knoten) arbeitete das Team der Universität Karlsruhe eng mit anderen Mitgliedern der COSIN-Forschungsgemeinschaft zusammen. Unter Anwendung der Graphentheorie und statistischer Methoden gelang ihnen die Untersuchung einer mehrschichtigen Beschreibung großer Netzwerke, wobei die meisten der Eigenschaften dieser Schichten sich selbst zu reproduzieren schienen. Zudem können, sobald sie in eine Reihe von Untersystemen unterteilt wurden, nicht-triviale und lesbare Zeichnungen erzeugt werden, in denen sämtliche Netzwerknoten und Netzwerkränder sichtbar sind. Bestehende Methoden zum Graphzeichnen wurden darüber hinaus modifiziert und miteinander kombiniert, um den Bedarf nach bestimmten Netzwerktypen wie Autonomen Systemen (AS) zu behandeln. Die Wissenschaftler der Universität Karlsruhe hoffen, ihre Arbeit fortsetzen zu können und die Algorithmentheorie auf die Netzwerkvisualisierung auszuweiten.

Entdecken Sie Artikel in demselben Anwendungsbereich