Новости
2009
сентябрь
Алгоритм Google помог выявить важные биологические виды
Биологи предложили применить алгоритм Google ранжирования страниц для определения важных для функционирования экосистемы видов. Статья ученых появилась в журнале PLoS Computational Biology.
В рамках работы исследователи использовали алгоритм PageRank, названный так в честь разработчика Ларри Пейджа. Данный алгоритм позволяет приписать каждому элементу множества, в котором между объектами существуют направленные связи, числовое значение, характеризующее важность элемента "в контексте" остальных элементов.
Для правильной работы алгоритма необходимо, в частности, чтобы система связей была неприводимой, то есть между любыми двумя элементами должен существовать направленный путь. Разумеется, для схемы интернета, в которой вершины - это страницы, а связи - линки, это условие не выполняется. Для исправления ситуации в алгоритме PageRank вводится специальная поправка, которая характеризует вероятность перехода пользователя на некоторую конкретную страницу.
Биологи применяли алгоритм к пищевым цепочкам. В данном множестве отдельные элементы - это биологические виды, а связи - кто кого использует в пищу. При этом, однако, применить поправку, аналогичную вероятности перехода не представляется возможным, поскольку питательные вещества не могут случайным образом "прыгать" вверх по цепочке.
Поэтому исследователи вводят вершину, называемую корнем, которая представляет собой мир вне пищевой цепи. Она связывается со всеми базовыми пищевыми элементами. Эти связи представляют собой каналы, по которым материя поступает в пищевую цепочку извне. Кроме этого, в процессе жизнедеятельности организмы теряют материю, отдавая ее в мир вне цепочки. Эта взаимосвязь представлена тем, что все элементы пищевой цепи связаны с корнем.
Для подобной модифицированной цепочки выполняются все необходимые для работы алгоритма условия, в частности неприводимость. По словам исследователей, важность видов может быть полезна экологам, для того, чтобы сконцентрировать усилия по спасению на важных видах. Кроме этого ученые надеются, что новый подход позволит применить PageRank во многих других случаях.
