grafbaserte

Grafbaserte beskriver metoder og systemer som modellerer data som grafer, der noder representerer enheter og kanter representerer relasjoner mellom dem. Grafbaserte tilnærminger brukes når forbindelser og nettverk er viktige for analysen, for eksempel i sosiale nettverk, transport, kunnskapsgrafverk og biologi. Grafer kan være rettede eller urettede, vekta eller uvektede, og de kan være enkel- eller multigrafer. De kan være statiske eller dynamiske og lagres i strukturer som adjacency-lister, adjacency-matriser eller kantlister.

Vanlige teknikker inkluderer graftraversering som BFS og DFS, korteste-vei-algoritmer som Dijkstra, Bellman-Ford og Floyd-Warshall, samt metoder for fellesskapsoppdagelse (for eksempel Louvain og Girvan–Newman). Sentralitetsmål som betweenness, nærhet og grad brukes for å vurdere nodenes betydning. Grafdatabaser som Neo4j bruker spørrespråk som Cypher, mens RDF-triplebaserte grafer ofte spørres med SPARQL. Moderne grafbaserte modeller omfatter grafnevrale nettverk (GNN-er) og node- eller kantembedding-teknikker som Node2Vec og DeepWalk.

Anvendelser inkluderer nettverksanalyse, ruteplanlegging, anbefalingssystemer, kunnskapsgrafer og modellering av molekyler i kjemi og biologi. Fordeler ved grafbaserte metoder inkluderer naturlig representasjon av komplekse relasjoner, fleksible spørringer og effektive operasjoner på forbindelser og stier.

Utfordringer inkluderer skalerbarhet til svært store grafer, håndtering av dynamiske endringer, datakvalitet og incomplethet, personvern og tolkbarhet av komplekse modeller som grafnevrale nettverk.

Se også grafteori, grafdatabaser og nettverkforskning.