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Algorithms and Software for the Analysis of Large Complex Networks

Staudt, Christian Lorenz

Abstract (englisch):
The work presented intersects three main areas, namely graph algorithmics, network science and applied software engineering. Each computational method discussed relates to one of the main tasks of data analysis: to extract structural features from network data, such as methods for community detection; or to transform network data, such as methods to sparsify a network and reduce its size while keeping essential properties; or to realistically model networks through generative models.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator DOI(KIT): 10.5445/IR/1000056470
URN: urn:nbn:de:swb:90-564704
KITopen ID: 1000056470
Verlag Karlsruhe
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Prüfungsdaten 21.06.2016
Referent/Betreuer JProf. H. Meyerhenke
Bemerkung zur Veröffentlichung Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz.
Schlagworte graph algorithms, network science, data analysis software
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