वर्जीनिया यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड एप्लाइड साइंस के प्रोफेसर निकोलाओस सिदिरोपोलोस ने एक नए कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम के विकास के साथ ग्राफ माइनिंग में एक सफलता की शुरुआत की है।

ग्राफ़ माइनिंग, सोशल मीडिया कनेक्शन जैसे नेटवर्क का विश्लेषण करने की एक विधिजैविक प्रणाली, शोधकर्ताओं को विभिन्न तत्वों की परस्पर क्रिया में सार्थक पैटर्न खोजने में मदद करता है।नया एल्गोरिदम बड़े नेटवर्क के भीतर कसकर जुड़े समूहों को खोजने की लंबे समय से चली आ रही चुनौती को संबोधित करता है, जिसे त्रिकोण-सघन सबग्राफ के रूप में जाना जाता है - एक समस्या जो धोखाधड़ी का पता लगाने, कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान और डेटा विश्लेषण जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है।

शोध, में प्रकाशितनॉलेज और डेटा इंजीनियरिंग पर आईईईई ट्राजैक्शन्स, बेल्जियम में केयू ल्यूवेन में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर अरित्रा कोनार के नेतृत्व में एक सहयोग था, जो पहले यूवीए में एक शोध वैज्ञानिक थे।

ग्राफ़ माइनिंग एल्गोरिदम आम तौर पर बिंदुओं के अलग-अलग जोड़े के बीच घने कनेक्शन खोजने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि दो लोग जो अक्सर सोशल मीडिया पर संवाद करते हैं।हालाँकि, शोधकर्ताओं की नई विधि, जिसे ट्राइएंगल-डेंसेस्ट-के-सबग्राफ समस्या के रूप में जाना जाता है, कनेक्शन के त्रिकोणों को देखकर एक कदम आगे बढ़ती है - तीन बिंदुओं के समूह जहां प्रत्येक जोड़ी जुड़ी हुई है।यह दृष्टिकोण अधिक मजबूती से जुड़े रिश्तों को पकड़ता है, जैसे दोस्तों के छोटे समूह जो एक-दूसरे के साथ बातचीत करते हैं, या जीन के समूह जो जैविक प्रक्रियाओं में एक साथ काम करते हैं।

"हमारी पद्धति केवल एकल कनेक्शनों को नहीं देखती है, बल्कि इस पर विचार करती है कि तीन तत्वों के समूह कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, जो अधिक समझने के लिए महत्वपूर्ण हैजटिल नेटवर्क," इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर सिदिरोपोलोस ने समझाया। "यह हमें बड़े पैमाने पर डेटासेट में भी अधिक सार्थक पैटर्न खोजने की अनुमति देता है।"

त्रिभुज-सघन उपग्राफ ढूँढना विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है क्योंकि पारंपरिक तरीकों से इसे कुशलतापूर्वक हल करना कठिन है।लेकिननया एल्गोरिदमजिसे सबमॉड्यूलर रिलैक्सेशन कहा जाता है, उसका उपयोग करता है, एक चतुर शॉर्टकट जो समस्या को इतना सरल बनाता है कि महत्वपूर्ण विवरण खोए बिना इसे तेजी से हल किया जा सके।

यह सफलता जटिल प्रणालियों को समझने के लिए नई संभावनाएं खोलती है जो इन गहरे, बहु-कनेक्शन संबंधों पर निर्भर करती हैं।उपसमूहों और पैटर्न का पता लगाने से इसे उजागर करने में मदद मिल सकती हैसंदिग्ध गतिविधिधोखाधड़ी में, सामुदायिक गतिशीलता की पहचान करेंसोशल मीडिया, या शोधकर्ताओं को अधिक सटीकता के साथ प्रोटीन इंटरैक्शन या आनुवंशिक संबंधों का विश्लेषण करने में मदद करता है।

अधिक जानकारी:अरित्रा कोनार एट अल, एक निश्चित आकार के खनन त्रिभुज-सघन सबग्राफ: कठोरता, लोवाज़ विस्तार और ´ अनुप्रयोग,नॉलेज और डेटा इंजीनियरिंग पर आईईईई ट्राजैक्शन्स(2024)।डीओआई: 10.1109/टीकेडीई.2024.3444608