Expert System for Crop Disease based on Graph Pattern Matching: A proposal

Para la agroindustria, las enfermedades en cultivos constituyen uno de los problemas más frecuentes que generan grandes pérdidas económicas y baja calidad en la producción. Por otro lado, desde las ciencias de la computación, han surgido diferentes herramientas cuya finalidad es mejorar la prevención y el tratamiento de estas enfermedades. En este sentido, investigaciones recientes proponen el desarrollo de sistemas expertos para resolver este problema haciendo uso de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial, como inferencia basada en reglas, árboles de decisión, redes bayesianas, entre otras. Además, los grafos pueden ser usados para el almacenamiento de los diferentes tipos de variables que se encuentran presentes en un ambiente de cultivos, permitiendo la aplicación de técnicas de minería de datos en grafos, como el emparejamiento de patrones en los mismos. En este artículo presentamos una visión general de las temáticas mencionadas y una propuesta de un sistema experto para enfermedades en cultivos, basado en emparejamiento de patrones en grafos.For agroindustry, crop diseases constitute one of the most common problems that generate large economic losses and low production quality. On the other hand, from computer science, several tools have emerged in order to improve the prevention and treatment of these diseases. In this sense, recent research proposes the development of expert systems to solve this problem, making use of data mining and artificial intelligence techniques like rule-based inference, decision trees, Bayesian network, among others. Furthermore, graphs can be used for storage of different types of variables that are present in an environment of crops, allowing the application of graph data mining techniques like graph pattern matching. Therefore, in this paper we present an overview of the above issues and a proposal of an expert system for crop disease based on graph pattern matching

Multimodal Network Alignment

A multimodal network encodes relationships between the same set of nodes in multiple settings, and network alignment is a powerful tool for transferring information and insight between a pair of networks. We propose a method for multimodal network alignment that computes a matrix which indicates the alignment, but produces the result as a low-rank factorization directly. We then propose new methods to compute approximate maximum weight matchings of low-rank matrices to produce an alignment. We evaluate our approach by applying it on synthetic networks and use it to de-anonymize a multimodal transportation network.Comment: 14 pages, 6 figures, Siam Data Mining 201

Predicting Graph Categories from Structural Properties

Complex networks are often categorized according to the underlying phenomena that they represent such as molecular interactions, re-tweets, and brain activity. In this work, we investigate the problem of predicting the category (domain) of arbitrary networks. This includes complex networks from different domains as well as synthetically generated graphs from five different network models. A classification accuracy of 96.6% is achieved using a random forest classifier with both real and synthetic networks. This work makes two important findings. First, our results indicate that complex networks from various domains have distinct structural properties that allow us to predict with high accuracy the category of a new previously unseen network. Second, synthetic graphs are trivial to classify as the classification model can predict with near-certainty the network model used to generate it. Overall, the results demonstrate that networks drawn from different domains (and network models) are trivial to distinguish using only a handful of simple structural properties

Graafitietokantojen kyselykielet ja GQL-standardi

Graafitietokantojen kyselykielet ovat kieliä, joilla voidaan suorittaa kyselyitä graafitietokantoihin. Graafitietokantojen kyselykieliä on vertailtu toisiinsa aiemminkin, mutta vertailu on toteutettu tyypillisesti vain muutamalle eri kyselykielelle. Tässä tutkielmassa vertaillaan kuutta eri kyselykieltä. Tämän lisäksi kyselykieliä vertaillaan arvion mukaan vuonna 2024 julkaistavaan ominaisuusgraafien GQL-kyselykielistandardiin. Tavoitteena on saada selville, millaisia graafitietokantojen kyselykieliä on olemassa sekä mitä eroja ja yhtäläisyyksiä on eri kyselykielten välillä. Lisäksi halutaan selvittää, millainen tuleva kyselykielistandardi GQL on ja kuinka nykyiset kyselykielet eroavat siitä ominaisuuksiltaan ja syntaksiltaan. Tutkielmassa vertailtavat kyselykielet ovat Cypher, PGQL, GSQL, Gremlin, SPARQL ja G-CORE. Tietoa kyselykielten ominaisuuksista ja syntaksista haettiin jokaisen kyselykielen virallisesta dokumentaatiosivustosta tai kyselykielestä kirjoitetuista tieteellisistä artikkeleista. Koska aineisto koostui pääosin dokumentaatioista, määritettiin tutkielman menetelmäksi dokumentaatioon perustuva katsaus. Tutkielmassa on yhteisiä piirteitä systemaattisen kirjallisuuskatsauksen kanssa. Tutkielman tuloksena saatiin selville, että graafitietokantojen kyselykielten ominaisuuksissa ja syntakseissa on eroja, mutta samat ydinominaisuudet löytyvät niistä kaikista. Kyselykielistandardi GQL:n ominaisuuksissa ja syntaksissa on vaikutteita jo olemassa olevista kyselykielistä, mutta se tulee sisältämään myös uusia ja uniikkeja ominaisuuksia