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Netzwerke sind Datensätze bestehend aus Datenobjekten (Knoten) und deren Beziehungen (Kanten). In vielen Bereichen werden Netzwerke bezüglich bestimmter Anfragen nach relevanten oder interessanten Knoten durchsucht. Unter anderem werden dazu Aktivierungsausbreitungsverfahren verwendet. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie zwei Arten von Knotenähnlichkeiten aus Aktivierungsausbreitungsprozessen bestimmt werden können. Eine Sortierung von Knoten bezüglich der Ähnlichkeiten zu Anfrageknoten eröffnet weitere Möglichkeiten Netzwerke zu durchsuchen. Die Aktivierungsähnlichkeit basiert auf der Überlappung der Nachbarschaft von Knoten. Knoten mit einer hohen Ähnlichkeit, haben im Netzwerk eine geringe Distanz. Diese Ähnlichkeit ist geeignet um Knotengemeinschaften um Anfrageknoten zu extrahieren. Die Signaturähnlichkeit basiert auf dem Vergleich der Struktur der Nachbarschaft zweier Knoten, nicht auf der Überlappung dieser. Die Signaturähnlichkeit ist ein heuristisches Maß für die strukturelle Ähnlichkeit der Nachbarschaft von Knoten. Knoten mit einer hohen Ähnlichkeit können sich im Netzwerk weit entfernt voneinander befinden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten Netzwerke zu durchsuchen.

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Dr. Kilian Thiel: Dipl. Inf. (FH): Wirtschaftsinformatik an der HTWG Konstanz. M.Sc. Information Engineering an der Universität Konstanz. Promotion zum Dr. rer. nat. mit dem Thema "Knotenähnlichkeiten aus Aktivierungsausbreitungen" an der Universität Konstanz. Forscher im EU FP7 Projekt BISON. Scientific Software Engineer bei der KNIME.com AG.

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