Inhalt
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die
soziale Netzwerkanalyse. Darunter versteht man eine Sammlung von
Methoden zur Analyse sozialer Relationen zwischen Entitäten Menschen).
Dabei wird ein strukturelles Vorgehen genutzt um verschiedene Fragen zu
klären, zum Beispiel: gibt es wiederkehrende Muster? Wie erkennt man
abweichende Verbindungen? Wie identifiziert man besondere Entitäten?
Das wichtigste Instrument der sozialen Netzwerkanalyse ist die
Graphentheorie. Als ein mathematisches Teilgebiet bietet sie die
notwendige Formalisierung, sowie bereits eine Vielzahl von erarbeiteten
Konzepten und Erklärungsmodellen. Beispiele hierfür sind beschreibende
Größen, wie Dichte, Fragmentierung und Cores, oder Substrukturen, wie
Cliquen, Clans und algebraische Äquivalenz.
Ziel der Vorlesung ist es den Teilnehmenden die formalen Analysemethoden
sowie deren algorithmische Berechenbarkeit zu vermitteln.
Das Seminar behandelt aktuelle Themen des Fachgebiets Wissensverarbeitung.
Das
Fachgebiet Wissensverarbeitung forscht an der Entwicklung von Methoden
zur Wissensentdeckung und Wissensrepräsentation (Approximation und
Exploration von Wissen, Ordnungsstrukturen in Wissen,
Ontologieentwicklung) in Daten als auch in der Analyse von (sozialen)
Netzwerkdaten und damit verbundenen Wissensprozessen (Metriken in
Netzwerken, Anomalieerkennung, Charakterisierung von sozialen
Netzwerken). Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der exakten algebraischen
Modellierung der verwendeten Strukturen und auf der Evaluierung und
Neuentwicklung von Netzwerkmaßen. Neben der Erforschung von Grundlagen
in den Gebieten Ordnungs- und Verbandstheorie, Beschreibungslogiken,
Graphentheorie und Ontologie werden auch Anwendungen – bspw. in sozialen
Medien sowie in der Szientometrie – erforscht.
Spektrum von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Verarbeitung
von Wissen mit dem Rechner: Schwache/starke KI-These, schwache und
starke Problemlösemethoden, Suche, Constraints, Wissensrepräsentation,
Neuronale Netze, Logik, unsicheres Wissen, semantische Netze, Beschreibungslogiken, Semantic Web.