Projekti / Programi
Analiza podatkov in kombinatorična optimizacija
01. januar 1999
- 31. december 2003
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 1.07.00 |
Naravoslovje |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
|
| 1.01.00 |
Naravoslovje |
Matematika |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| P160 |
Naravoslovno-matematične vede |
Statistika, operacijsko raziskovanje, programiranje, aktuarska matematika |
| P170 |
Naravoslovno-matematične vede |
Računalništvo, numerična analiza, sistemi, kontrola |
| S213 |
Družboslovje |
Socialne strukture |
| S274 |
Družboslovje |
Raziskovalna metodologija v znanosti |
razvrščanje v skupine, analiza omrežij, vizualizacija podatkov, velika podatkovja, mere
različnosti, učinkoviti algoritmi, naključnostni algoritmi, optimizacija, programska oprema, zbirka testnih podatkov, storitve na Internetu
Raziskovalci (5)
Organizacije (1)
Povzetek
Z razvrščanjem v skupine, analizo omrežij in algoritmi teorije grafov se ukvarjamo že več let. Zadnja leta smo začeli posebno pozornost posvečati velikim podatkovjem (na desettisoče enot) in hitrim (subkvadratnim) algoritmom za njih analizo. Za nazoren in razumljiv prikaz dobljenih rezultatov nameravamo razviti ustrezne oblike vizualizacije v trirazsežnem prostoru oprte na jezik za opis prostorskih konstrukcij VRML (Virtual Reality Modeling Language).Za nekatere probleme ne obstajajo učinkoviti točni algoritmi. Zato bomo za posamezne izmed njih poskusili razviti zelo hitre približne algoritme, ki temeljijo na hevristikah. Taki problemi so na primer: bločno modeliranje v obsežnih omrežjih, nivojski prikaz acikličnih omrežij in problem barvanja točk grafa.Pri analizi velikih podatkovij in omrežij je pogosto ugodno, če jih znamo razbiti na več manjših, lažje obvladljivih kosov. Posebno pozornost nameravamo posvetiti problemom razčlembe omrežij na podomrežja iz izbranih družin (poti, drevesa, ravninski grafi, kubični grafi, ...). Pričakujemo, da nam bo na tej osnovi uspeli zgraditi tudi posamezne učinkovite algoritme.Pri operacionalizaciji pristopov k analizi podatkovij in omrežij imajo velik pomen mere različnosti. Nadaljevati nameravamo naše raziskave prijemov, kako z ustreznimi transformacijami izboljšati kakovost posameznih mer različnosti.
Pomen za razvoj znanosti
V sistemih za podporo odločanja se vsebolj poskuša uporabljati podatke zbrane v, pogosto zelo obsežnih in raznolikih, podatkovnih bazah. Eden od ciljev projekta je razvoj učinkovitih postopkov za povzemanje vsebine baz v odgovore na zastavljena vprašanja in nazorno vizualizacijo odgovorov. Na tej problematiki sodelujemo v evropskem projektu ISO-3D,Esprit project 28953 (nov. 1998 - okt. 2000).Drugo področje je analiza (velikih) omrežij, kjer sodelujemo s skupino za analizo socialnih omrežij na FDV, Ljubljana in prof. D. Whiteom (Irvine, USA) na razvoju postopkov analize genealogij (temelječe na prestavitvi p-graf) ter prof. P. Doreianom (Pittsburgh, USA) na razvoju postopkov za posplošeno bločno modeliranje.
Pomen za razvoj Slovenije
Izdelana programska oprema bo uporabna tako za raziskovalce na univerzi in inštitutih, kot tudi za analize v delovnih organizacijah. Upoštevanje v bazah nakopičenih podatkov omogoča boljše odločanje.Sodelavci programske skupine bodo vzdrževali svetovni nivo znanja na teh področjih in ga skozi svojo pedagoško aktivnost prenašali v naš prostor; če bo interes, pa tudi skozi uporabne projekte v našo prakso.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Zaključno poročilo
