Новый алгоритм позволяет анализировать сложные сети с беспрецедентной точностью

Профессор Николаос Сидиропулос из Университета Вирджинии разработал новый алгоритм для анализа сложных сетей, который позволяет обнаруживать плотные кластеры связей в больших массивах данных. Этот метод имеет огромное значение для таких областей, как выявление мошенничества, биология и обработка данных.

Алгоритм решает давнюю проблему обнаружения «треугольных» субграфов — групп из трех элементов, каждый из которых связан с двумя другими. Этот подход помогает лучше понять сложные взаимодействия, например, внутри малых групп людей в соцсетях или генов в биологических процессах.

Используя так называемую «субмодульную релаксацию», новый метод делает решение задачи быстрее и эффективнее, сохраняя важные детали. Это открывает новые возможности для более глубокого понимания сложных систем и поиска аномалий, которые ранее было сложно обнаружить.

Прорыв в анализе графов позволит не только выявлять подозрительную активность, но и анализировать взаимодействия белков или генетические связи с большей точностью.

Ранее ITinfo сообщало, что американский стартап Heliospect Genomics предлагал богатым парам возможность выбрать эмбрион с более высоким IQ в рамках процедур ЭКО. Компания утверждала, что их методы могут повысить IQ будущего ребенка более чем на шесть пунктов.