Scalable Algorithms for the Analysis of Massive Networks

Die Netzwerkanalyse zielt darauf ab, nicht-triviale Erkenntnisse aus vernetzten Daten zu gewinnen. Beispiele für diese Erkenntnisse sind die Wichtigkeit einer Entität im Verhältnis zu anderen nach bestimmten Kriterien oder das Finden des am besten geeigneten Partners für jeden Teilnehmer eines Netzwerks - bekannt als Maximum Weighted Matching (MWM). Da der Begriff der Wichtigkeit an die zu betrachtende Anwendung gebunden ist, wurden zahlreiche Zentralitätsmaße eingeführt. Diese Maße stammen hierbei aus Jahrzehnten, in denen die Rechenleistung sehr begrenzt war und die Netzwerke im Vergleich zu heute viel kleiner waren. Heute sind massive Netzwerke mit Millionen von Kanten allgegenwärtig und eine triviale Berechnung von Zentralitätsmaßen ist oft zu zeitaufwändig. Darüber hinaus ist die Suche nach der Gruppe von k Knoten mit hoher Zentralität eine noch kostspieligere Aufgabe. Skalierbare Algorithmen zur Identifizierung hochzentraler (Gruppen von) Knoten in großen Graphen sind von großer Bedeutung für eine umfassende Netzwerkanalyse. Heutigen Netzwerke verändern sich zusätzlich im zeitlichen Verlauf und die effiziente Aktualisierung der Ergebnisse nach einer Änderung ist eine Herausforderung. Effiziente dynamische Algorithmen sind daher ein weiterer wesentlicher Bestandteil moderner Analyse-Pipelines. Hauptziel dieser Arbeit ist es, skalierbare algorithmische Lösungen für die zwei oben genannten Probleme zu finden. Die meisten unserer Algorithmen benötigen Sekunden bis einige Minuten, um diese Aufgaben in realen Netzwerken mit bis zu Hunderten Millionen von Kanten zu lösen, was eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik darstellt. Außerdem erweitern wir einen modernen Algorithmus für MWM auf dynamische Graphen. Experimente zeigen, dass unser dynamischer MWM-Algorithmus Aktualisierungen in Graphen mit Milliarden von Kanten in Millisekunden bewältigt.Network analysis aims to unveil non-trivial insights from networked data by studying relationship patterns between the entities of a network. Among these insights, a popular one is to quantify the importance of an entity with respect to the others according to some criteria. Another one is to find the most suitable matching partner for each participant of a network knowing the pairwise preferences of the participants to be matched with each other - known as Maximum Weighted Matching (MWM). Since the notion of importance is tied to the application under consideration, numerous centrality measures have been introduced. Many of these measures, however, were conceived in a time when computing power was very limited and networks were much smaller compared to today's, and thus scalability to large datasets was not considered. Today, massive networks with millions of edges are ubiquitous, and a complete exact computation for traditional centrality measures are often too time-consuming. This issue is amplified if our objective is to find the group of k vertices that is the most central as a group. Scalable algorithms to identify highly central (groups of) vertices on massive graphs are thus of pivotal importance for large-scale network analysis. In addition to their size, today's networks often evolve over time, which poses the challenge of efficiently updating results after a change occurs. Hence, efficient dynamic algorithms are essential for modern network analysis pipelines. In this work, we propose scalable algorithms for identifying important vertices in a network, and for efficiently updating them in evolving networks. In real-world graphs with hundreds of millions of edges, most of our algorithms require seconds to a few minutes to perform these tasks. Further, we extend a state-of-the-art algorithm for MWM to dynamic graphs. Experiments show that our dynamic MWM algorithm handles updates in graphs with billion edges in milliseconds

The structure and dynamics of multilayer networks

In the past years, network theory has successfully characterized the interaction among the constituents of a variety of complex systems, ranging from biological to technological, and social systems. However, up until recently, attention was almost exclusively given to networks in which all components were treated on equivalent footing, while neglecting all the extra information about the temporal- or context-related properties of the interactions under study. Only in the last years, taking advantage of the enhanced resolution in real data sets, network scientists have directed their interest to the multiplex character of real-world systems, and explicitly considered the time-varying and multilayer nature of networks. We offer here a comprehensive review on both structural and dynamical organization of graphs made of diverse relationships (layers) between its constituents, and cover several relevant issues, from a full redefinition of the basic structural measures, to understanding how the multilayer nature of the network affects processes and dynamics.Comment: In Press, Accepted Manuscript, Physics Reports 201

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volum

Advances in Public Transport Platform for the Development of Sustainability Cities

Modern societies demand high and varied mobility, which in turn requires a complex transport system adapted to social needs that guarantees the movement of people and goods in an economically efficient and safe way, but all are subject to a new environmental rationality and the new logic of the paradigm of sustainability. From this perspective, an efficient and flexible transport system that provides intelligent and sustainable mobility patterns is essential to our economy and our quality of life. The current transport system poses growing and significant challenges for the environment, human health, and sustainability, while current mobility schemes have focused much more on the private vehicle that has conditioned both the lifestyles of citizens and cities, as well as urban and territorial sustainability. Transport has a very considerable weight in the framework of sustainable development due to environmental pressures, associated social and economic effects, and interrelations with other sectors. The continuous growth that this sector has experienced over the last few years and its foreseeable increase, even considering the change in trends due to the current situation of generalized crisis, make the challenge of sustainable transport a strategic priority at local, national, European, and global levels. This Special Issue will pay attention to all those research approaches focused on the relationship between evolution in the area of transport with a high incidence in the environment from the perspective of efficiency

Visualization challenges in distributed heterogeneous computing environments

Large-scale computing environments are important for many aspects of modern life. They drive scientific research in biology and physics, facilitate industrial rapid prototyping, and provide information relevant to everyday life such as weather forecasts. Their computational power grows steadily to provide faster response times and to satisfy the demand for higher complexity in simulation models as well as more details and higher resolutions in visualizations. For some years now, the prevailing trend for these large systems is the utilization of additional processors, like graphics processing units. These heterogeneous systems, that employ more than one kind of processor, are becoming increasingly widespread since they provide many benefits, like higher performance or increased energy efficiency. At the same time, they are more challenging and complex to use because the various processing units differ in their architecture and programming model. This heterogeneity is often addressed by abstraction but existing approaches often entail restrictions or are not universally applicable. As these systems also grow in size and complexity, they become more prone to errors and failures. Therefore, developers and users become more interested in resilience besides traditional aspects, like performance and usability. While fault tolerance is well researched in general, it is mostly dismissed in distributed visualization or not adapted to its special requirements. Finally, analysis and tuning of these systems and their software is required to assess their status and to improve their performance. The available tools and methods to capture and evaluate the necessary information are often isolated from the context or not designed for interactive use cases. These problems are amplified in heterogeneous computing environments, since more data is available and required for the analysis. Additionally, real-time feedback is required in distributed visualization to correlate user interactions to performance characteristics and to decide on the validity and correctness of the data and its visualization. This thesis presents contributions to all of these aspects. Two approaches to abstraction are explored for general purpose computing on graphics processing units and visualization in heterogeneous computing environments. The first approach hides details of different processing units and allows using them in a unified manner. The second approach employs per-pixel linked lists as a generic framework for compositing and simplifying order-independent transparency for distributed visualization. Traditional methods for fault tolerance in high performance computing systems are discussed in the context of distributed visualization. On this basis, strategies for fault-tolerant distributed visualization are derived and organized in a taxonomy. Example implementations of these strategies, their trade-offs, and resulting implications are discussed. For analysis, local graph exploration and tuning of volume visualization are evaluated. Challenges in dense graphs like visual clutter, ambiguity, and inclusion of additional attributes are tackled in node-link diagrams using a lens metaphor as well as supplementary views. An exploratory approach for performance analysis and tuning of parallel volume visualization on a large, high-resolution display is evaluated. This thesis takes a broader look at the issues of distributed visualization on large displays and heterogeneous computing environments for the first time. While the presented approaches all solve individual challenges and are successfully employed in this context, their joint utility form a solid basis for future research in this young field. In its entirety, this thesis presents building blocks for robust distributed visualization on current and future heterogeneous visualization environments.Große Rechenumgebungen sind für viele Aspekte des modernen Lebens wichtig. Sie treiben wissenschaftliche Forschung in Biologie und Physik, ermöglichen die rasche Entwicklung von Prototypen in der Industrie und stellen wichtige Informationen für das tägliche Leben, beispielsweise Wettervorhersagen, bereit. Ihre Rechenleistung steigt stetig, um Resultate schneller zu berechnen und dem Wunsch nach komplexeren Simulationsmodellen sowie höheren Auflösungen in der Visualisierung nachzukommen. Seit einigen Jahren ist die Nutzung von zusätzlichen Prozessoren, z.B. Grafikprozessoren, der vorherrschende Trend für diese Systeme. Diese heterogenen Systeme, welche mehr als eine Art von Prozessor verwenden, finden zunehmend mehr Verbreitung, da sie viele Vorzüge, wie höhere Leistung oder erhöhte Energieeffizienz, bieten. Gleichzeitig sind diese jedoch aufwendiger und komplexer in der Nutzung, da die verschiedenen Prozessoren sich in Architektur und Programmiermodel unterscheiden. Diese Heterogenität wird oft durch Abstraktion angegangen, aber bisherige Ansätze sind häufig nicht universal anwendbar oder bringen Einschränkungen mit sich. Diese Systeme werden zusätzlich anfälliger für Fehler und Ausfälle, da ihre Größe und Komplexität zunimmt. Entwickler sind daher neben traditionellen Aspekten, wie Leistung und Bedienbarkeit, zunehmend an Widerstandfähigkeit gegenüber Fehlern und Ausfällen interessiert. Obwohl Fehlertoleranz im Allgemeinen gut untersucht ist, wird diese in der verteilten Visualisierung oft ignoriert oder nicht auf die speziellen Umstände dieses Feldes angepasst. Analyse und Optimierung dieser Systeme und ihrer Software ist notwendig, um deren Zustand einzuschätzen und ihre Leistung zu verbessern. Die verfügbaren Werkzeuge und Methoden, um die erforderlichen Informationen zu sammeln und auszuwerten, sind oft vom Kontext entkoppelt oder nicht für interaktive Szenarien ausgelegt. Diese Probleme sind in heterogenen Rechenumgebungen verstärkt, da dort mehr Daten für die Analyse verfügbar und notwendig sind. Für verteilte Visualisierung ist zusätzlich Rückmeldung in Echtzeit notwendig, um Interaktionen der Benutzer mit Leistungscharakteristika zu korrelieren und um die Gültigkeit und Korrektheit der Daten und ihrer Visualisierung zu entscheiden. Diese Dissertation präsentiert Beiträge für all diese Aspekte. Zunächst werden zwei Ansätze zur Abstraktion im Kontext von generischen Berechnungen auf Grafikprozessoren und Visualisierung in heterogenen Umgebungen untersucht. Der erste Ansatz verbirgt Details verschiedener Prozessoren und ermöglicht deren Nutzung über einheitliche Schnittstellen. Der zweite Ansatz verwendet pro-Pixel verkettete Listen (per-pixel linked lists) zur Kombination von Pixelfarben und zur Vereinfachung von ordnungsunabhängiger Transparenz in verteilter Visualisierung. Übliche Fehlertoleranz-Methoden im Hochleistungsrechnen werden im Kontext der verteilten Visualisierung diskutiert. Auf dieser Grundlage werden Strategien für fehlertolerante verteilte Visualisierung abgeleitet und in einer Taxonomie organisiert. Beispielhafte Umsetzungen dieser Strategien, ihre Kompromisse und Zugeständnisse, und die daraus resultierenden Implikationen werden diskutiert. Zur Analyse werden lokale Exploration von Graphen und die Optimierung von Volumenvisualisierung untersucht. Herausforderungen in dichten Graphen wie visuelle Überladung, Ambiguität und Einbindung zusätzlicher Attribute werden in Knoten-Kanten Diagrammen mit einer Linsenmetapher sowie ergänzenden Ansichten der Daten angegangen. Ein explorativer Ansatz zur Leistungsanalyse und Optimierung paralleler Volumenvisualisierung auf einer großen, hochaufgelösten Anzeige wird untersucht. Diese Dissertation betrachtet zum ersten Mal Fragen der verteilten Visualisierung auf großen Anzeigen und heterogenen Rechenumgebungen in einem größeren Kontext. Während jeder vorgestellte Ansatz individuelle Herausforderungen löst und erfolgreich in diesem Zusammenhang eingesetzt wurde, bilden alle gemeinsam eine solide Basis für künftige Forschung in diesem jungen Feld. In ihrer Gesamtheit präsentiert diese Dissertation Bausteine für robuste verteilte Visualisierung auf aktuellen und künftigen heterogenen Visualisierungsumgebungen

Generalized averaged Gaussian quadrature and applications

A simple numerical method for constructing the optimal generalized averaged Gaussian quadrature formulas will be presented. These formulas exist in many cases in which real positive GaussKronrod formulas do not exist, and can be used as an adequate alternative in order to estimate the error of a Gaussian rule. We also investigate the conditions under which the optimal averaged Gaussian quadrature formulas and their truncated variants are internal

MS FT-2-2 7 Orthogonal polynomials and quadrature: Theory, computation, and applications

Quadrature rules find many applications in science and engineering. Their analysis is a classical area of applied mathematics and continues to attract considerable attention. This seminar brings together speakers with expertise in a large variety of quadrature rules. It is the aim of the seminar to provide an overview of recent developments in the analysis of quadrature rules. The computation of error estimates and novel applications also are described

Computation in Complex Networks

Complex networks are one of the most challenging research focuses of disciplines, including physics, mathematics, biology, medicine, engineering, and computer science, among others. The interest in complex networks is increasingly growing, due to their ability to model several daily life systems, such as technology networks, the Internet, and communication, chemical, neural, social, political and financial networks. The Special Issue “Computation in Complex Networks" of Entropy offers a multidisciplinary view on how some complex systems behave, providing a collection of original and high-quality papers within the research fields of: • Community detection • Complex network modelling • Complex network analysis • Node classification • Information spreading and control • Network robustness • Social networks • Network medicin

Recent Advances in Social Data and Artificial Intelligence 2019

The importance and usefulness of subjects and topics involving social data and artificial intelligence are becoming widely recognized. This book contains invited review, expository, and original research articles dealing with, and presenting state-of-the-art accounts pf, the recent advances in the subjects of social data and artificial intelligence, and potentially their links to Cyberspace