Taller sobre redes dinámicas y descubrimiento de conocimientos en Barcelona (España)
24 Septiembre 2010 - 24 Septiembre 2010
España
El 24 de septiembre de 2010 tendrá lugar en Barcelona (España) un taller sobre redes dinámicas y descubrimiento de conocimientos.
En este evento se darán cita científicos dedicados al estudio de grandes redes complejas y los aspectos dinámicos de las mismas. Se abarcarán dos aspectos del análisis de redes: el análisis y la modelización de redes reales de gran tamaño y, por otro lado, el descubrimiento de conocimientos dentro de esas redes.
Las comunidades científicas disponen de acceso a volúmenes ingentes de datos estructurados en redes, tales como redes sociales, redes metabólicas/génicas/proteicas, redes de sensores o redes entre iguales. En muchos casos esta información no sólo es estática, sino que se recoge en distintos momentos temporales. Esta visión dinámica permite que el factor tiempo resulte fundamental para comprender el comportamiento evolutivo de la red (evolución de la estructura de la red y/o de los flujos que se producen en el seno del sistema). El factor tiempo puede ayudar a determinar las verdaderas relaciones de causa que se dan, por ejemplo, en la activación de genes, la creación de vínculos y el flujo de la información.
La gestión de esta información supone un reto formidable para las investigaciones sobre el aprendizaje automático y la extracción de datos. Estas circunstancias han impulsado recientemente el desarrollo de técnicas innovadoras que consideran las redes complejas/multinivel, los gráficos con evolución temporal y la información heterogénea (nodos y vínculos). Asimismo, en este contexto se precisan algoritmos escalables que permitan gestionar redes complejas y de gran envergadura.
La modelización y el análisis de redes es un tema muy destacado de nueva aparición que cobra protagonismo en diversos campos de la investigación, como la biología computacional, las ciencias sociales, la recuperación de documentos, etc. Al conectar objetos se puede adquirir una visión intuitiva y global de las relaciones que se dan entre los componentes de un sistema complejo.Para más información, consulte:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(se abrirá en una nueva ventana)
En este evento se darán cita científicos dedicados al estudio de grandes redes complejas y los aspectos dinámicos de las mismas. Se abarcarán dos aspectos del análisis de redes: el análisis y la modelización de redes reales de gran tamaño y, por otro lado, el descubrimiento de conocimientos dentro de esas redes.
Las comunidades científicas disponen de acceso a volúmenes ingentes de datos estructurados en redes, tales como redes sociales, redes metabólicas/génicas/proteicas, redes de sensores o redes entre iguales. En muchos casos esta información no sólo es estática, sino que se recoge en distintos momentos temporales. Esta visión dinámica permite que el factor tiempo resulte fundamental para comprender el comportamiento evolutivo de la red (evolución de la estructura de la red y/o de los flujos que se producen en el seno del sistema). El factor tiempo puede ayudar a determinar las verdaderas relaciones de causa que se dan, por ejemplo, en la activación de genes, la creación de vínculos y el flujo de la información.
La gestión de esta información supone un reto formidable para las investigaciones sobre el aprendizaje automático y la extracción de datos. Estas circunstancias han impulsado recientemente el desarrollo de técnicas innovadoras que consideran las redes complejas/multinivel, los gráficos con evolución temporal y la información heterogénea (nodos y vínculos). Asimismo, en este contexto se precisan algoritmos escalables que permitan gestionar redes complejas y de gran envergadura.
La modelización y el análisis de redes es un tema muy destacado de nueva aparición que cobra protagonismo en diversos campos de la investigación, como la biología computacional, las ciencias sociales, la recuperación de documentos, etc. Al conectar objetos se puede adquirir una visión intuitiva y global de las relaciones que se dan entre los componentes de un sistema complejo.Para más información, consulte:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(se abrirá en una nueva ventana)