Warsztaty nt. sieci dynamicznych i odkrywania wiedzy, Barcelona, Hiszpania
24 Września 2010 - 24 Września 2010
Hiszpania
Dnia 24 września 2010 r. w Barcelonie, Hiszpania, odbędą się warsztaty nt. sieci dynamicznych i odkrywania wiedzy.
Wydarzenie posłuży za miejsce kontaktu naukowców zainteresowanych badaniem dużych, złożonych sieci i ich aspektów dynamicznych. Jego celem jest objęcie obydwu aspektów analizy sieci, tj. analizy i modelowania dużych sieci rzeczywistych oraz odkrywania wiedzy w ramach tych sieci.
Społeczności naukowe mają dostęp do ogromnych ilości danych ustrukturyzowanych sieciowo, jak sieci społeczne, sieci genowe/białkowe/metaboliczne, sieci czujników, sieci P2P (ang. peer-to-peer). Często dane te nie są wyłącznie statyczne lecz gromadzone w różnych punktach czasowych. Dynamiczne spojrzenie umożliwia komponentowi czasowemu odgrywanie kluczowej roli w poznaniu ewolucyjnego zachowania sieci (ewolucja struktury sieci i/lub ciągów w systemie). Czas może pomóc w określeniu rzeczywistych powiązań przyczynowych na przykład w aktywacji genów, tworzeniu połączeń czy przepływie informacji.
Obsługa takich danych stanowi poważne wyzwanie dla obecnych badań nad uczeniem maszynowym i wybieraniem danych. Doprowadziło to do opracowania najnowszych i innowacyjnych technik, które uwzględniają złożone/wielopoziomowe sieci, wykresy ewoluujące w czasie i niejednorodne informacje (węzły i łącza). Wymaga to również skalowalnych algorytmów, które są w stanie zarządzać ogromnymi i złożonymi sieciami.
Modelowanie i analizowanie sieci to ważne zagadnienie pojawiające się w różnych dziedzinach badań naukowych takich jak biologia obliczeniowa, nauki społeczne, wyszukiwanie dokumentów itp. Dzięki łączeniu obiektów można uzyskać intuicyjny i globalny obraz relacji między komponentami złożonego systemu.Więcej informacji:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Wydarzenie posłuży za miejsce kontaktu naukowców zainteresowanych badaniem dużych, złożonych sieci i ich aspektów dynamicznych. Jego celem jest objęcie obydwu aspektów analizy sieci, tj. analizy i modelowania dużych sieci rzeczywistych oraz odkrywania wiedzy w ramach tych sieci.
Społeczności naukowe mają dostęp do ogromnych ilości danych ustrukturyzowanych sieciowo, jak sieci społeczne, sieci genowe/białkowe/metaboliczne, sieci czujników, sieci P2P (ang. peer-to-peer). Często dane te nie są wyłącznie statyczne lecz gromadzone w różnych punktach czasowych. Dynamiczne spojrzenie umożliwia komponentowi czasowemu odgrywanie kluczowej roli w poznaniu ewolucyjnego zachowania sieci (ewolucja struktury sieci i/lub ciągów w systemie). Czas może pomóc w określeniu rzeczywistych powiązań przyczynowych na przykład w aktywacji genów, tworzeniu połączeń czy przepływie informacji.
Obsługa takich danych stanowi poważne wyzwanie dla obecnych badań nad uczeniem maszynowym i wybieraniem danych. Doprowadziło to do opracowania najnowszych i innowacyjnych technik, które uwzględniają złożone/wielopoziomowe sieci, wykresy ewoluujące w czasie i niejednorodne informacje (węzły i łącza). Wymaga to również skalowalnych algorytmów, które są w stanie zarządzać ogromnymi i złożonymi sieciami.
Modelowanie i analizowanie sieci to ważne zagadnienie pojawiające się w różnych dziedzinach badań naukowych takich jak biologia obliczeniowa, nauki społeczne, wyszukiwanie dokumentów itp. Dzięki łączeniu obiektów można uzyskać intuicyjny i globalny obraz relacji między komponentami złożonego systemu.Więcej informacji:
http://kdd.di.unito.it/DyNaK2010/(odnośnik otworzy się w nowym oknie)