Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung für den Bereich Master Informatik

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1 Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse Vorlesung für den Bereich Master Informatik Dozent: Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke PARALLELES RECHNEN INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, FAKULTÄT FÜR INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft

2 24. Oktober 2013 VORLESUNG 1 Einführung 2

3 Begriffserklärungen Algorithmische Methoden Welche Methoden? zur Netzwerkanalyse Was ist das? Welche Netzwerke? 3

4 Netzwerkanalyse Empirische Untersuchung von Daten, die als Netzwerk (Graph) modelliert werden können Modelle Struktur Maßzahlen Algorithmen Anwendungsgebiete (Auswahl): 4 [ eec89088ee408b b jpg] [ research_projects/images/fig11-3.gif] Technik: Internet und Telefon, Strom, Transport und Logistik,... Information: WWW, Zitierungen,... Biologie: Protein-Protein-Interaktionen,... Soziales: Soziale Online-Netzwerke, Politik,...

5 Motivation Ein stark wachsendes Feld in Industrie und Wissenschaft: Social Web Soziale Netzwerke Social Media Soziale Suche Big Data Beratung Promotion Verbindung von [ Es gibt nichts Praktischeres als eine gute Theorie. (Kurt Lewin) Theorie (Komplexität, Modelle, beweisbar gute Algorithmen) und Praxis (Anwendungsproblem, Heuristiken) In der Theorie gibt es keinen Unterschied zwischen Theorie und Praxis; in der Praxis hingegen gibt es einen großen Unterschied. (Al Roth) 5

6 Vorlesungsübersicht: Inhalt Eigenschaften von Netzwerken und deren Berechnung Knotengrad, k-kerne, Clusterkoeffizienten ZHK, kürzeste Wege Zentralitätsmaße Eigenvektor, PageRank Betweenness, Closeness Netzwerkmodelle und Generatoren Erdös-Renyi-Zufallsgraphen Ggf. NW mit hyperbolischer Geometrie Clusteranalyse Komplexität, effektive Heuristiken Epidemien auf Netzwerken 6

7 Formale Anforderungen Lernziele Kurzversion Kurzvortrag Algorithmische Probleme zur Netzwerkanalyse formal formulieren können Seminararbeit Hauptvortrag Berechnungskomplexität algorithmischer Probleme analysieren und einschätzen können Aktive Teilnahme Eigenschaften von Netzwerken kennen und Netzwerkmodelle bewerten können Algorithmen exemplarisch ausführen und ihre Eigenschaften erklären können Geeignete algorithmische Lösungstechniken erkennen, entwerfen und auf unbekannte Probleme anwenden können 10 Henning Meyerhenke, Roland Glantz: Algorithmen implementieren und Seminar hinsichtlich Algorithmentechnikihrer Qualität, Anwendbarkeit und Laufzeit bewerten können [ Image source: Institut für 7

8 Bachelor-/Masterarbeiten Gerne Insbesondere in den vorher genannten Themengebieten Beschreibungen liegen aus und sind auf Gruppenwebseite zu Studium und Lehre: [ Bei Interesse einfach ansprechen [ 13

9 Organisatorisches Vorlesung und Übung kombiniert Termine: Dienstags 11:30-13:00 Uhr im SR -118 Donnerstags 15:45-17:15 Uhr im SR 131 Übersicht auf Vorlesungswebseite SWS: 2+1 LVNr: [ Sprechstunde: Nach Vereinbarung ( ) Webseite zur Vorlesung (bzw. Link auf weitere Details): 15

10 Methodik des Übungsbetriebs Aufgaben sowohl theoretisch (z. B. vglw. einfache Beweise) als auch praktisch (z. B. Implementierung) Übungen: Teilnehmer präsentieren ihre Lösungen zu Übungsaufgaben [ Bonuspunkte für erfolgreiche Teilnahme an den Übungen (Bonussystem wird noch bekanntgegeben) Mündliche Prüfung voraussichtlich im Februar und/oder März 2014 [ neuen%20ideen%20%28clipart%29/7598-gl%c3%bchbirne%20aha.jpg] 16