Kontextentdeckung in Informationsnetzwerken

• Antragsteller: Dr. Tobias Kötter
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung von 2012 bis 2014
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 233032739

Durch die steigende Popularität sozialer Netzwerke sowie die stetige Zunahme heterogener Daten, insbesondere im Life-Sciences-Bereich, hat die Analyse großer Informationsnetzwerke in den vergangenen Jahren zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen. So erlauben sie dank ihrer flexiblen Struktur die einheitliche Darstellung von heterogenen Informationen aus unterschiedlichsten Datenquellen. Diese einheitliche Darstellung ermöglicht es, höherwertige Informationen, wie zum Beispiel Gruppen von Objekten mit gemeinsamen Eigenschaften oder hierarchische Strukturen, aus den integrierten Daten zu extrahieren, welche eine Analyse von Informationsnetzwerken auf einer abstrakteren Ebene ermöglichen. Allerdings berücksichtigen die meisten der bestehenden Analysemethoden nur die grundlegendsten strukturellen Eigenschaften von Netzwerken und vernachlässigen somit diese wertvollen Informationen. Das Ziel dieses Projektes ist daher die Weiterentwicklung von Methoden, die höherwertige Informationen verwenden, um fehlende Informationen auf einer abstrakteren Ebene aufzufinden. So ermöglichen die Methoden unter anderem das Entdecken von bisher unbekannten Beziehungen zwischen Objekten, welche ein Hinweis auf bisher unerkannte Eigenschaften eines Objektes sein können. Darüber hinaus erlauben sie das Erkennen von fehlenden Konzepten, die ein Hinweis auf eine bisher unentdeckte Gruppe von Objekten mit gemeinsamen Eigenschaften sind. Durch die einheitliche Repräsentation heterogener Daten und Extraktion höherwertiger sowie bisher unbekannter Informationen fördern die im Rahmen dieses Projektes zu erforschenden Methoden das Verständnis bekannter sowie das Entdecken bisher unbekannter Objekte und Beziehungen und somit die Entwicklung neuer Ideen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Beteiligte Institution: Carnegie Mellon University; School of Computer Science
• Gastgeber: Professor Christos Faloutsos