Clustering of Static and Temporal Graphs

电子信息系统的韦尔登收集方法是建立相关信息和情报组织的方法。Für die Eschermik stelt sich die Herausforderung，effiziente und praktikable schemes zur schemerung von Daten zur Verfügung zu stellen. Dabei geht es nicht allein darum，gut funktionierende plumen für bestimmte Anwendungen oder Datensätze zu entwickeln，sondern um den systematischen Entwurf von plumen für formal sauber gefaste Probleme und deren Analyse und Evaluation unter Betrachtung angemessener Qualitätskriterien.在这个项目中，我们需要为石墨烯的开发提供韦尔登。在Schwerpunkt中，我们的兴趣是直觉，直觉。我们将对传统的质量标准进行系统的分类，并对其中的一个目标进行验证。我们希望我们能用更好的新技术来测试这些图形。Die Bewertung von Bermen wird，soweit möglich，auf theoretischen Analysen beruhen，grundsätzlich jedoch experimentell erfolgen，and zwar sowohl andgeeignet generierter Graphen als auch unter Betrachtung von realistischen Instanzen.在算法工程中，韦尔登将从设计、分析、实现和实验三个方面来进行研究，研究设计和分析中的实验结果。Unsere Implementierungen sollen in Form von Software-Tools，bestehire aus versedenen Schemen，Qualitätsindizes，Vergleichsmaßen und Vergleichsprozeduren，Graphgeneratoren sowie Benchmarks zur Verfügung gestellt韦尔登.

Infolge des rasch anwachsenden Umfangs elektronisch zugänglicher Daten werden Methoden zur Lokalisierung relevanter Information und deren intelligente Organisation immer wichtiger. Für die Algorithmik stellt sich die Herausforderung, effiziente und praktikable Algorithmen zur Clusterung von Daten zur Verfügung zu stellen. Dabei geht es nicht allein darum, gut funktionierende Algorithmen für bestimmte Anwendungen oder Datensätze zu entwickeln, sondern um den systematischen Entwurf von Algorithmen für formal sauber gefasste Probleme und deren Analyse und Evaluation unter Betrachtung angemessener Qualitätskriterien. In diesem Projekt sollen Algorithmen für die Clusterung von Graphen entwickelt werden. Im Schwerpunkt unseres Interesses liegen Clusterungen, die auf der Intuition beruhen, dichte Teilgraphen, die untereinander nur lose verbunden sind, als Cluster zu identifizieren. Dazu wollen wir eine systematische Klassifikation von Qualitätskriterien zugrunde legen, die einen objektiven Vergleich verschiedener Verfahren zulässt. Wir wollen uns insbesondere mit dem bisher noch neuen Gebiet der Clusterung von sich verändernden oder zeitbehafteten Graphen beschäftigen. Die Bewertung von Algorithmen wird, soweit möglich, auf theoretischen Analysen beruhen, grundsätzlich jedoch experimentell erfolgen, und zwar sowohl anhand geeignet generierter Graphen als auch unter Betrachtung von realistischen Instanzen. Wie im Algorithm Engineering üblich werden wir den gesamten Kreislauf aus Entwurf, Analyse, Implementierung und experimenteller Bewertung durchlaufen, insbesondere die Ergebnisse der Experimente wieder in den Entwurf und die Analyse einbeziehen. Unsere Implementierungen sollen in Form von Software-Tools, bestehend aus verschiedenen Algorithmen, Qualitätsindizes, Vergleichsmaßen und Vergleichsprozeduren, Graphgeneratoren sowie Benchmarks zur Verfügung gestellt werden.