SDSC帮助专业人士在图形分析中“连接点”

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圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)将于4月23日(周四)举行第一次图形分析“训练营”，开始解决数据科学中一个迅速兴起的兴趣领域^{理查德·道金斯}位于加州拉霍亚的加州大学圣地亚哥校区。

最近，几乎所有科学和工业领域都对分析和挖掘“大数据”产生了浓厚的兴趣，这促使数据科学家寻找新的方法来建模数据，以便准确地表示数据，并促进从数据中收集见解和知识。

图表示虽然不是一个新概念，但值得注意的是，可以使用类似图的数据结构对及时和相关的情况和现象进行建模。新的和创新的是在大数据尺度上操作图表的工具和技术的开发。

SDSC科学研究与发展部门的高级查询处理实验室主任阿玛纳特·古普塔(Amarnath Gupta)说:“这种发展现在让组织和个人寻求图形分析技术的专门培训和教育。”“我们相信，我们流行的‘新兵训练营’方法，在SDSC数据科学项目的其他领域使用，将以一种平易近人的短期课程形式为参与者提供图形分析的实用介绍。”

图分析是一个快速发展的领域，它结合了图理论、统计和数据库技术，应用于对图结构数据建模、存储、检索和执行分析。这样的技术能够理解网络的结构及其在不同条件下的变化，找到满足不同约束的实体对之间的路径，识别图内的集群或密切交互的子组，以及找到与给定模式相似的子图等等。可以使用图形分析的一些例子包括:

• 一位社会科学家试图通过友谊和信息网络找到主要的影响者。
• 想要追踪流氓组织和个人网络中可疑联盟的调查员。
• 网络生物学家，致力于发现染色体区域内基因与疾病家族之间的关系。
• 一家需要在物联网中的大型传感器网络中关联测量的企业。

对于上述场景，以及许多其他数据丰富的研究领域的调查，重要的是将数据视为表示对象的节点或顶点的图(网络)，以及表示对象之间关系的边。对于许多应用领域，如传感器网络，图可能很大，有十亿个节点和边。对于情况监视等应用程序，它们可能代表一千种类型的实体和关系。对于电信应用，连接可能随时间而变化，并且一些实体可以非常密集地相互连接。

为期一天的图表分析训练营将提供该领域的广泛概述，以及对特定分析技术的深入洞察。它将介绍如何将问题建模到图形数据库中，并以可扩展的方式执行分析任务。基于一个完整的用例，课程将提供如何将图形分析应用于与会者的应用程序的全面理解。

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