Vorwort
| Sinan Lindemann |
|---|
| RWTH Aachen University |
| sinan.david.lindemann@rwth-aachen.de |
| Nino Menzel |
|---|
| RWTH Aachen University |
| nino.menzel1@rwth-aachen.de |
| Femke Pfaue |
|---|
| RWTH Aachen University |
| femke.pfaue@rwth-aachen.de |
Vorwort
Auch im Sommersemester 2022 wurde das Online-Buch zum Thema „OCD-Algorithmen“ von den Teilnehmenden des Proseminars „Algorithmen für die Entddeckung von Communities in sozialen Netzwerken“ um eine neue Auflage erweitert. In den diesjährigen Arbeiten liegt der Fokus der Beiträge auf Multilayer-Netzwerken, wobei auf Visualisierungsmethoden, Speicheransätze, Adaption traditioneller OCDA für Multilayer-Netzwerke und weitere Themen eingegangen wird.
Das Proseminar führt die Studierenden durch das Schreiben eigener wissenschafticher Paper in die Arbeit mit und das erstellen von wissenschaftlichen Arbeiten ein und bereitet damit auf das später folgende Seminar vor. Neben dem Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit sind die Studierenden außerdem in Teams eingeteilt, in welchen Aufgaben wie PR, Kommunikation zwischen den Gruppen, Entwicklung eines einheitlichen Designs, Organisation und Durchführung der Abschlussveranstaltung etc. durchgeführt werden.
Um den Lesenden einen umfassenden Einblick in die Thematik zu verschaffen, teilten wir uns in Gruppen auf und untersuchten jeweils unterschiedliche Abschnitte bezüglich Multilayer-Netzwerken. Aus diesen Forschungen bilden sich acht Kapitel, welche im Folgenden kurz zusammengefasst werden.
Representation von Multilayer-Netzwerken
Multilayer-Netzwerke darzustellen ist nicht immer besonders leicht und bringt Schwierigkeiten sowie Probleme mit sich. Aus diesem Grund befasst sich das erste Kapitel mit der Repräsentation von Multilayer-Netzwerken. Es werden zwei allgemeine Modelle von Multilayer-Netzwerken vorgestellt, wie auch Multiplex Netzwerke, Multislice Netzwerke und Supraadjazenz-Matrizen. Dieses Kapitel bringt einen guten Einstieg, in die Darstellungsweise der Graphen und dient zur Hilfe sich für die richtige Darstellung zu entscheiden.
Beispiele von Multilayer-Netzwerken
Datensätze lassen sich in zahlreichen Gebieten finden und anhand von Multilayer-Netzwerken darstellen. Veranschaulichen lässt sich dies vorzugsweise durch Beispiele, die in diesem Kapitel erläutert werden. Von der Repräsentation des europäischen Luftfahrt-Telekommunikations Netzwerkes, über die Darstellung eines Proteinkomplexes, bis hin zur Modellierung einer Infrastruktur, wird die vielfältige Nutzung von Multilayer-Netzwerken klar dargestellt.
Speicheransätze/-optimierung für Multilayer-Netzwerke
Die Speicherung von Datensätzen stellt sich immer wieder als große Herausforderung dar und ist, zeigt sich bei Multilayer-Netzwerken nicht anders. Um eine möglichst effektive Speicherungsmethode zu finden, stellt sich die Frage, für welche Zwecke der Graph erschaffen wurde und welche Informationen von ihm vonnöten sind. Geklärt wird in diesem Kapitel, welche Methoden es zur Speicheroptimierung gibt und es werden ihre Stärken und Schwächen aufgelistet. Die Lesenden nehmen aus diesem Kapitel das notwendige Wissen mit, um Multilayer-Netzwerke optimal unterzubringen.
Adaption Multilayer-Netzwerke für traditionelle OCDA
Anstatt das Rad stets neu zu erfinden, lohnt es sich auf bereits entwickelte Methoden zurückzugreifen. Um bereits existierende OCDAs zu verwenden, können Multilayer-Netzwerke auf ein Layer reduziert werden. Hierbei gibt es viele verschiedene Herangehensweisen und diese Vielzahl an Möglichkeiten kann erst überwältigend wirken. In diesem Kapitel bekommen die Lesenden einen ersten Einblick in die zwei wichtigsten Klassen von Umwandlungsmethoden. Es werden kleinere Beispiele für verschiedene Vorgehensweisen erläutert, sodass der Leser eigene Multilayer-Netzwerke umwandeln kann.
Visualisierungsmethoden für Multilayer Netzwerke
Soziale Netzwerke wachsen ständig und werden immer schwerer zu visualisieren. Daher werden in diesem Kapitel unseres Buches Visualisierungsmethoden untersucht, welche es ermöglichen, komplexe spärliche Multilayer-Netzwerke für das menschliche Auge übersichtlich und informativ darzustellen. Dabei wird wie bei der Speicheroptimierung großen Wert darauf gelegt, den Informationsverlust gering zu halten. Zum Ende hin werden die verschiedenen Methoden evaluiert und abgewogen. Des Weiteren erlangen die Lesenden Einblick auf die open source Analyse und Visualisierungs-Software MuxViz.
Neue OCDA für Multilayer-Netzwerke
Durch die Erstellung großer Multilayer-Netzwerke entsteht automatisch eine Nachfrage für Interpretationen. Um diese neue Art von Netzwerk auf Communities zu untersuchen ist es von Nöten, neue Algorithmen zu entwickeln. In diesem Kapitel werden drei verschiedene algorithmische Ansätze vorgestellt, welche unterschiedlich das Netzwerk untersuchen. Neben groben Erklärungen gibt es auch Implementierungen, sodass die Lesenden dieser Algorithmen auch auf eigene Netzwerke anwenden können.
Adaption traditioneller OCDA für Multilayer-Netzwerke
Neben der Möglichkeit Netzwerke anzupassen, gibt es selbstverständlich auch die Alternative bereits bestehende Algorithmen auf die neue Form der Netzwerke maßzuschneidern. Angeregt durch die große Anzahl an bestehenden OCDA, bietet dieses Kapitel verschiedene Ansätze zu Anpassung und erläutert ihre Relevanz. Die Lesenden erweitern durch das Kapitel das Repertoire an Werkzeugen zur Wiederverwendung bereits bestehender Forschung um Bereich der OCDA.
Evaluationskriterien für Multilayer Netzwerke
Um die Mächtigkeit der neuen Multilayer-Netzwerke zu untersuchen, können verschiedenste Kriterien aufgestellt werden. Solche Kriterien stellen die Grundlage einer Argumentation für das Verwenden solcher Netzwerke dar. Dementsprechend relevant ist die konkrete Evaluierung. Dieses Kapitel gibt den Lesenden einen Einblick in verschiedene Kriterien und zeigt diese anhand von Beispielen auf. Neben der Argumentationsgrundlage erhalten die Lesenden zudem Wissen, wie man weitere Informationen aus Mutilayer-Netzwerken ziehen kann.
Wir danken unseren Betreuern Maximilian Kißgen und Beka Zhvania, welche uns mit Rat und Tat beiseite standen und uns durch Workshops zu diversen Themen im Bezug zu wissenschaftlichem arbeiten durch das Proseminar geführt haben, sowie Pd Dr. Rer. Nat. Ralf Klamma für die Veranstaltung und Begleitung von „Algorithmen für die Entdeckung von Communities in sozialen Netzwerken“.