Graphbasiert

Graphbasiert ist ein Begriff aus der Informatik und der Mathematik, der sich auf Verfahren, Modelle oder Darstellungen bezieht, die auf Graphen beruhen. Ein Graph beschreibt Entitäten als Knoten und deren Beziehungen als Kanten. Graphbasierte Ansätze nutzen diese Strukturen, um Beziehungen explizit abzubilden und komplexe Abhängigkeiten zu analysieren.

Graphen können gerichtet oder ungerichtet, gewichtet oder ungewichtet sein. Typische Repräsentationen sind Adjazenzmatrix, Inzidenzmatrix oder Adjazenzliste. Graphen können statisch oder dynamisch sein, das heißt, Knoten und Kanten können sich im Zeitverlauf ändern.

Im Bereich der Datenanalyse und des maschinellen Lernens kommen graphbasierte Modelle häufig zum Einsatz. Beispiele sind graphbasierte semiüberwachte Lernverfahren, Spektralclustering, Graphkernel-Verfahren und Graph Neural Networks (GNNs), die Nachrichten zwischen benachbarten Knoten austauschen. Wissensgraphen bündeln vielfältige Informationen in einer graphbasierten Struktur.

Anwendungsfelder umfassen soziale Netzwerke, Zitier- und Wissensnetze, Biologie (Protein-Interaktionsnetzwerke), Verkehrs- und Lieferkettenlogistik sowie Empfehlungssysteme und Betrugserkennung. Graphdatenbanken wie Neo4j ermöglichen effiziente Abfragen über Verknüpfungen.

Zu Herausforderungen gehören Skalierbarkeit auf sehr große Graphen, dynamische Aktualisierungen, Rauschen und Unvollständigkeit der Beziehungen sowie Datenschutz- und Sicherheitsaspekte. Die Wurzeln der graphbasierten Ansätze liegen in der Graphentheorie und der Netzwerkanalyse, deren Methoden oft miteinander verzahnt sind.