Workshop zu dynamischen Netzwerken und maschinellem Lernen, Barcelona, Spanien
24 September 2010 - 24 September 2010
Spanien
Am 24. September 2010 findet in Barcelona, Spanien, ein Workshop zu dynamischen Netzwerken und maschinellem Lernen statt.
Die Veranstaltung ist ein Forum für Wissenschaftler, die sich mit großen, komplexen Netzwerken und ihren dynamischen Aspekten auseinandersetzen. Ziel der Veranstaltung ist es, beide Aspekte der Netzwerkanalyse abzudecken: Analyse und Modellierung großer realer Netzwerke sowie maschinelles Lernen innerhalb dieser Netzwerke.
Forschungsgemeinschaften greifen auf umfangreiche, strukturierte Datenübertragungsnetze zu, u.a. soziale Netzwerke, Gen-, Protein- und metabolische Netzwerke, Sensor- und P2P-Netzwerke. Diese beinhalten nicht nur statische Daten, sondern auch Daten, die zu verschiedenen Zeitpunkten erfasst wurden. Von diesem dynamischen Standpunkt aus ist es möglich, vor allem zeitliche Aspekte in den Lernprozess eines Netzwerks zu integrieren (Evolution der Netzwerkstruktur und/oder Netzfluss des Systems). Anhand der Komponente Zeit kann z.B. ein echter kausaler Zusammenhang bei der Genexpression, Verlinkung und dem Informationsfluss hergestellt werden.
Die Verarbeitung solcher Daten ist für die aktuelle Forschung im Bereich maschinelles Lernen und Data Mining eine der größten Herausforderungen. Dies führte zur Entwicklung innovativer Methoden unter Einbeziehung komplexer/mehrschichtiger Netzwerke, sich dynamisch über die Zeit ändernder Graphen und heterogener Informationen (Knoten und Links). Hierfür werden auch skalierbare Algorithmen für das Management umfangreicher und komplexer Netzwerke benötigt.
Netzwerkmodellierung und -analyse ist ein aufstrebender Fachbereich, der an viele Forschungsgebiete angrenzt wie etwa Bioinformatik, Sozialwissenschaften, Dokumentenabfrage usw. Das Zusammenführen von Objekten ermöglicht einen intuitiven und globalen Überblick über die Beziehungen zwischen Komponenten innerhalb eines komplexen Systems.Weitere Informationen unter:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(öffnet in neuem Fenster)
Die Veranstaltung ist ein Forum für Wissenschaftler, die sich mit großen, komplexen Netzwerken und ihren dynamischen Aspekten auseinandersetzen. Ziel der Veranstaltung ist es, beide Aspekte der Netzwerkanalyse abzudecken: Analyse und Modellierung großer realer Netzwerke sowie maschinelles Lernen innerhalb dieser Netzwerke.
Forschungsgemeinschaften greifen auf umfangreiche, strukturierte Datenübertragungsnetze zu, u.a. soziale Netzwerke, Gen-, Protein- und metabolische Netzwerke, Sensor- und P2P-Netzwerke. Diese beinhalten nicht nur statische Daten, sondern auch Daten, die zu verschiedenen Zeitpunkten erfasst wurden. Von diesem dynamischen Standpunkt aus ist es möglich, vor allem zeitliche Aspekte in den Lernprozess eines Netzwerks zu integrieren (Evolution der Netzwerkstruktur und/oder Netzfluss des Systems). Anhand der Komponente Zeit kann z.B. ein echter kausaler Zusammenhang bei der Genexpression, Verlinkung und dem Informationsfluss hergestellt werden.
Die Verarbeitung solcher Daten ist für die aktuelle Forschung im Bereich maschinelles Lernen und Data Mining eine der größten Herausforderungen. Dies führte zur Entwicklung innovativer Methoden unter Einbeziehung komplexer/mehrschichtiger Netzwerke, sich dynamisch über die Zeit ändernder Graphen und heterogener Informationen (Knoten und Links). Hierfür werden auch skalierbare Algorithmen für das Management umfangreicher und komplexer Netzwerke benötigt.
Netzwerkmodellierung und -analyse ist ein aufstrebender Fachbereich, der an viele Forschungsgebiete angrenzt wie etwa Bioinformatik, Sozialwissenschaften, Dokumentenabfrage usw. Das Zusammenführen von Objekten ermöglicht einen intuitiven und globalen Überblick über die Beziehungen zwischen Komponenten innerhalb eines komplexen Systems.Weitere Informationen unter:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(öffnet in neuem Fenster)