ד"ר טליה עדן

אלגוריתמים ובדיקת תכונות בנתוני עתק

כאשר רשת חברתית מנסה לזהות בזמן אמת רשתות של בוטים, חשבונות מזויפים או מפיצי מידע כוזב, היא מתמודדת עם אתגר חישובי מורכב. סריקה רציפה של כל המשתמשים, הקשרים ודפוסי הפעולה אינה מעשית כשמדובר במיליוני נקודות מידע. אבל דווקא כאן הזמן קריטי: זיהוי מאוחר של פעילות מתואמת עלול לאפשר למידע כוזב להשפיע על דעת קהל, שווקים פיננסיים וקבלת החלטות ציבורית.

מחקרה של ד"ר טליה עדן עוסק בפיתוח אלגוריתמים תת-לינאריים - שיטות שמאפשרות להסיק מסקנות על מאגרי נתונים גדולים מתוך בדיקה של חלק קטן בלבד מהם. באמצעות דגימה חכמה וחישובים הסתברותיים, אלגוריתמים אלה מעריכים תכונות של רשתות גדולות, מזהים מבנים חשודים ומספקים תשובות אמינות גם כשאין אפשרות לבדוק את כל הנתונים. כך מחקרה מחבר בין תיאוריה מתמטית לבין ניתוח יעיל של נתוני עתק.

תחומי מחקר מרכזיים:

• אלגוריתמים תת-לינאריים - ניתוח נתונים בזמן קצר משמעותית מגודל המאגר

• בדיקת תכונות בגרפים - זיהוי מאפיינים מבניים על סמך מידע חלקי

• אלגוריתמי דגימה - הערכת גדלים ומבנים בנתוני עתק

• ניתוח יעילות - הוכחת נכונות ודיוק של אלגוריתמים בתנאי אי-ודאות

אופי המחקר:

תיאורטי-יישומי: פיתוח אלגוריתמים יעילים לניתוח נתוני עתק, לצד הוכחות מתמטיות לביצועים ולדיוק

אופק תעסוקתי:

בוגרות ובוגרי הקבוצה רוכשים כלים מתקדמים בפיתוח וניתוח אלגוריתמים, דגימה וחשיבה מתמטית, ומשתלבים במגוון מסלולים:

• תעשייה: Data Science, אלגוריתמיקה וניתוח רשתות

• מערכות נתוני עתק: פיתוח שיטות יעילות לניתוח מידע

• אקדמיה: מחקר באלגוריתמים ובתיאוריה של מדעי המחשב