Разработан универсальный алгоритм для идентификации сетевых сообществ // 03 Ноября 2012

Ученые из Вашингтонского университета разработали компьютерный алгоритм, который позволяет автоматически определять границы, состав и структуру сообществ в сетях самого разного рода, будь то генные цепочки или компьютерные сети.

Профессор Вэйсюн Чжан (Weixiong Zhang) и его помощник Цзяньхуа Рюан (Jianhua Ruan) опубликовали работу, в которой привели универсальный алгоритм обнаружения и локализации сообществ в сетях различного рода. Структура сообщества в сетях представляет собой естественное разделение, где главные узлы в каждой подсети тесно связаны между собой, хотя почти не связаны с остальной сетью. В отличие от уже известных методов новый алгоритм профессора Чжана позволяет выявлять сообщества в более мелком масштабе и с более высокой точностью.

С помощью нового алгоритма исследователи, в частности, смогут определять и анализировать сообщества генов и их сетей, а также идентифицировать взаимодействие генных структур в развитии таких процессов как сепсис, вирусные инфекции, рак и болезнь Альцгеймера.

Интересно отметить, что новая работа профессора Чжана стала развитием другой его работы в сфере искусственного интеллекта под названием WordSpy. Программа WordSpy изначально предназначалась для поиска цис-регуляторов коротких фрагментов ДНК, ответственных за экспрессию генов. В дальнейшем реализованный WordSpy был расширен для сегментации слов и фраз китайского языка. Именно эти исследования привели к открытию максимально общего и универсального алгоритма выявления сетевых сообществ и определения их структуры, пишет www.physorg.com.