Die Welt ist komplex, genauso wie ihre Daten. Graphen (oder Netzwerke) nehmen eine Schlüsselstellung in der Analyse komplexer Daten und in der Integration von Datenebenen ein. Sie ermöglichen das Abbilden und die formale Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Entitäten (Knoten).

Im Laufe des Seminars werden wir uns mit verschiedenen computergestützten Analysemethoden von Graphen und Netzwerken beschäftigen. Dazu lernen wir unterschiedliche Arten und Eigenschaften von Graphen und den allgemeinen Umgang mit ihnen kennen. Zudem werden Anwendungsbereiche von Graphen wie soziale oder biologische Netzwerke besprochen.

Beispiele für konkrete Themen sind hierbei

• Grundlegende Eigenschaften von Graphen und Knoten und wie man sie bestimmt: kürzeste Wege, Zentralitäten, Gradverteilung, Clustering-Koeffizienten
• Die kleine-Welt Eigenschaft sozialer Interaktionsnetzwerke
• Cluster und Gemeinschaften in Netzwerken
• Anwendung: Netzwerke zum Abbilden von molekularen Regulationen
• Zufallsgraphen und ihre Anwendung
• Arbeiten mit großen Netzwerken, repräsentative Subgraphen
• Modellierung von Informations- und Signalfluss in Graphen und Finden von Signalquellen
• Knoten als Vektoren – Graph-basierte Einbettungsmethoden

Zeitplan