Een studente van Queen's University in Belfast heeft software ontwikkeld die verzekeringsfraude snel kan detecteren.

Jiawen Zon, een doctoraat student aan de School of Electronics, Elektrotechniek en Informatica en het Institute of Electronics, Communicatie- en informatietechnologieën (ECIT) bij Queen's, heeft de afgelopen drie jaar gewerkt aan het creëren van een softwaresysteem dat grafisch gestructureerde gegevens efficiënt kan analyseren.

Bij het doorzoeken van de gegevens van een organisatie, de software kan snel verzekeringsfraude detecteren.

Jiawen Zon, die uit Tianjin komt, China, legt uit:"Organisaties verzamelen steeds meer data, die meestal wordt weergegeven door grafieken en nuttig kan zijn voor het opsporen van fraude. Echter, terwijl datasets uitgroeien tot de biljoenen bytes en meer, dit zorgt voor problemen bij high-performance computing, waardoor het erg moeilijk is om de computer op volle capaciteit te gebruiken.

"Het algoritme dat ik heb gemaakt, betekent dat we deze informatie nu snel en efficiënt kunnen verwerken, organisaties in staat stellen om zaken als verzekeringsfraude aan te pakken."

Door haar onderzoek Jiawen bestudeerde hoe de gegevens in het geheugen van een computer moesten worden ingedeeld en hoe delen van de berekening aan verschillende processors konden worden toegewezen.

Ze kwam ook met twee oplossingen om de volgorde van de gegevensverwerking te veranderen, waardoor de computer volledig kan worden gebruikt. De eerste oplossing verandert de volgorde waarin grafiekranden worden verwerkt, het splitsen van de grafiek op een manier waarbij er geen interferentie is tussen processors, waardoor het proces efficiënter wordt. De tweede oplossing verandert de volgorde van het verwerken van hoekpunten, waardoor de analyse sneller kan worden voltooid.

Dr. Hans Vandierendonck, die de projectleider was, zegt dat de bevindingen een positieve impact zullen hebben op veel organisaties over de hele wereld.

"Het werk van Jiawen is uiterst waardevol voor veel organisaties die grote hoeveelheden gegevens verwerken. Deze technieken versnellen grafiekanalyses tot tien keer, wat voor veel organisaties een gamechanger is, waardoor ze kunnen profiteren van analyses die ze nog nooit eerder hebben gebruikt en in een veel sneller tempo."

Jiawen's werk presteert beter dan vele state-of-the-art werken, waaronder de Apache Open Source-projecten GraphX ​​(Spark) door 21x, Giraph met 55x en GraphLab met 37x. Het presteert 1386x beter dan de academische systemen GraphChi (EPFL), en Ligra (Carnegie Mellon University) met 3x, bij het berekenen van het belang en de populariteit van websites in het .uk-domein met behulp van het PageRank-algoritme van Google.

Jiawen ontving onlangs een zilveren medaille op de Association for Computing Machinery Student Research Competition, die wordt gesponsord door Microsoft. De prijs biedt een uniek forum voor niet-gegradueerde en afgestudeerde studenten om hun originele onderzoek te presenteren voor een panel van juryleden en aanwezigen op bekende conferenties.