Graph Mining

Graph Mining Algorithmen sind in der Lage, häufige Teilgraphen in einer Datenbank von Graphen zu finden. Diese Algorithmen eröffnen viele neue Möglichkeiten der Datenanalyse in Gebieten in denen Daten hauptsächlich nicht numerisch oder Text-basiert, sondern in struktureller Form vorliegen. Anwendungsgebiete finden sich oft in der Analyse von chemischen Molekülen, die ebenso wie Transportnetzwerke und Workflows als Graph repräsentiert werden können. Am IPD wurde in den letzten Jahren ein Verfahren als Anwendung in der Softwaretechnik entwickelt, welches in der Lage ist, auf Basis von dynamischen Call-Graphen bestimmte Fehler in Software zu lokalisieren. Die Herausforderung dabei ist die Integration von struktureller Graph-basierter Information mit numerischen Daten sowie die Skalierbarkeit der Algorithmen für große Graphen. In der laufenden Forschung beschäftigen wir uns mit der Weiterentwicklung und Verallgemeinerung dieser Technik und wenden uns verstärkt weiteren Anwendungsgebieten zu. In einer Kooperation mit dem Lehrstuhl für Rechnerarchitektur bringen wir Graph Mining Techniken in einem neuen Gebiet zum Einsatz, der Analyse von statischen Kontrollflussgraphen zur Unterstützung der Auswahl von Hardware-Architekturen.