Netwerken worden alomtegenwoordig gebruikt in de gemeenschapsecologie, vaak om soorten te beschrijven
interacties. Dergelijke netwerken overbruggen de verzameling van gegevens en de wiskundige weergave van
het ecosysteem. Dit leidt tot een goed begrip van de diversiteit, dynamiek en productiviteit van een
ecosysteem. Een dergelijk begrip is essentieel voor een goed beheer en exploitatie van
ecosystemen. Er is grote behoefte aan statistische en computationele hulpmiddelen voor dergelijke ecologische
netwerkgegevens. In dit project zal ik onderzoeken hoe machinale leermethoden kunnen worden gebruikt
vertegenwoordigen, begrijpen, voorspellen en beheersen. Allereerst zal ik onderzoeken hoe een generaal te construeren
vertegenwoordiging van deze netwerken, die de basis zullen vormen voor de analyse van deze netwerken.
Verder zal ik onderzoeken hoe deze netwerken kunnen worden voorspeld op basis van eigenschappen van het individu
soorten en hoe dit kan worden gebruikt om de netwerkdynamiek te modelleren. Eindelijk de ontwikkelde methodiek
zal worden gebruikt voor het beheren en beheren van ecosystemen. Dit project biedt ecologen en biowetenschappen
ingenieurs met waardevolle hulpmiddelen om zowel fundamentele vragen te beantwoorden als om beton te beheren
ecosystemen. Aangezien ik me richt op hulpmiddelen voor een abstracte weergave van deze netwerken, is de
methoden zijn breed relevant, voor veel verschillende ecosystemen, maar ook voor andere gebieden zoals
sociale netwerkanalyse, biologische netwerkafleiding of collaboratieve filtering.