Algorithms for Estimating Relative Importance in Networks

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Algorithms for Estimating Algorithms for Estimating Relative Importance in Relative Importance in Networks Networks Paper von Paper von Scott White, Padhraic Smyth Information and Computer Science University of California, Irvine 2003 Präsentation : Dominique Präsentation : Dominique Hong Hong Fachbereich Informatik Fachgebiet: Intelligente Systeme Prof. Dr. Thomas Hofmann Seminar Data Mining 31.Mai 2005 / SS 2005

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Algorithms for Estimating Algorithms for Estimating Relative Importance in Relative Importance in

NetworksNetworks

Paper von Paper von Scott White, Padhraic SmythInformation and Computer ScienceUniversity of California, Irvine 2003

Präsentation : Dominique Hong Präsentation : Dominique Hong

Fachbereich InformatikFachgebiet: Intelligente SystemeProf. Dr. Thomas HofmannSeminar Data Mining31.Mai 2005 / SS 2005

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MotivationMotivation

Datenmengen können oftmals als Graphen Datenmengen können oftmals als Graphen betrachtetbetrachtet

Komplexe Graphen werden für die Komplexe Graphen werden für die Datenanalyse immer bedeutenderDatenanalyse immer bedeutender– Soziale NetzwerkeSoziale Netzwerke– Web GraphenWeb Graphen– Biologische NetzwerkeBiologische Netzwerke

Es werden Tools benötigt, die die Graphen Es werden Tools benötigt, die die Graphen quantitativ charakterisieren könnenquantitativ charakterisieren können

Frage, welche Knoten im Graphen am Frage, welche Knoten im Graphen am „bedeutendsten“ relativ zu einem oder „bedeutendsten“ relativ zu einem oder mehreren Knoten sindmehreren Knoten sind

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Bestehende AnsätzeBestehende Ansätze

Soziologen, Statistiker, InformatikerSoziologen, Statistiker, Informatiker Unterschied: Unterschied:

– Knoten wird relativ zu allen anderen Knoten wird relativ zu allen anderen Knoten bewertetKnoten bewertet

– Wurzelknoten(menge) wird nicht Wurzelknoten(menge) wird nicht gesondert behandeltgesondert behandelt

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NotationNotation

gerichteter Graph G = (V,E) V: Knotenmenge (vertices) E: Kantenmenge (edges) e = (u,v): gerichtete Kante von u nach

v Keine Schleifen oder parallelen

Kanten Bei ungerichteten Graphen: jede Kante

e = (u,v) hat auch eine Kante e‘ = (v,u)

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NotationNotation

WegWeg p ist eine Folge p ist eine Folge (u,u1 ), (u1, u2 ),…,(uk ,v) Ein Pfad ist ein Weg, bei dem jeder Knoten nur

einmal vorkommt 2 Pfade heißen 2 Pfade heißen knotendisjunktknotendisjunkt, wenn sie keine , wenn sie keine

gemeinsamen Knoten habengemeinsamen Knoten haben k-kurze Pfadek-kurze Pfade: Menge aller Pfade, deren Länge : Menge aller Pfade, deren Länge

≤ k ist≤ k ist P(u,v) = Menge von Pfaden zwischen u und vP(u,v) = Menge von Pfaden zwischen u und v |Z| = Anzahl der Elemente in Z|Z| = Anzahl der Elemente in Z SSoutout(u) = Menge der Kanten, die von u aus gehen(u) = Menge der Kanten, die von u aus gehen ddoutout(u) = |S(u) = |Soutout(u)|; Anzahl der ausgehenden (u)|; Anzahl der ausgehenden

Kanten Kanten

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ProblemformulierungProblemformulierung

1. Schritt1. SchrittGegeben seien der Graph G und r und t mit Gegeben seien der Graph G und r und t mit {r,t} ⊂ G. Bestimme die „Bedeutung (Importance)“ von t in Bezug zum Wurzelknoten r. Wir bezeichnen dies als I(t|r), eine nichtnegative Größe.2. SchrittGegeben seien der Graph G und der Knoten r ∈ G, bestimme eine Rangfolge aller Knoten in T(G), T ⊆ V, in Bezug zu r.Bestimme I(t|r) für alle t ∈ T und sortiere die Werte, so dass der größte Wert die höchste Wichtigkeit und der kleinste die niedrigste erhält.

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ProblemformulierungProblemformulierung

3. Schritt Gegeben seien ein Graph G, eine Knotenmenge T(G) und

eine Wurzelknotenmenge R(G) mit R ⊆ V, bestimme eine Rangfolge aller Knoten in T in Bezug zu R.

Berechne I(t|R) als eine Funktion aller Knoten r ∈ R, wobei I(t|R) als eine Funktion der Menge der einzelnen Rankings definiert ist

Beispiel: Die durchschnittliche Bedeutung in Bezug zur Knotenmenge R:

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Problemformulierung Problemformulierung

4. Schritt4. Schritt Gegeben sei Gegeben sei Graph GGraph G, bestimme eine , bestimme eine

Rangfolge für alle KnotenRangfolge für alle Knoten Spezialfall von 3 mit Spezialfall von 3 mit R=T=VR=T=V..

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Gewichtete PfadeGewichtete Pfade

2 Knoten sind abhängig der Pfade zwischen 2 Knoten sind abhängig der Pfade zwischen ihnen miteinander verbundenihnen miteinander verbunden

Je länger der Pfad ist, desto weniger wichtig Je länger der Pfad ist, desto weniger wichtig wird er behandeltwird er behandelt

Definiere Definiere I(t|r)I(t|r) als als

- P(r,t)P(r,t) Menge der Pfade von r nach t Menge der Pfade von r nach t- ppii ist der i-te Pfad in Pist der i-te Pfad in P- Skalar Skalar λλ ≥ 1, bestimmt die Bedeutung von r nach t ≥ 1, bestimmt die Bedeutung von r nach t

(hier (hier λλ=2)=2)

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Gewichtete PfadeGewichtete Pfade

I(t|r)I(t|r) nimmt exponentiell mit der nimmt exponentiell mit der Wegelänge abWegelänge ab

Wie wird P bestimmt?Wie wird P bestimmt?– Kürzeste PfadeKürzeste Pfade– k-kurze Pfadek-kurze Pfade– k-kurze knotendisjunkte Pfadek-kurze knotendisjunkte Pfade

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BeispielgraphenBeispielgraphen

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Kürzeste PfadeKürzeste Pfade

Nützlich, wenn Knoten, die nicht in der Nützlich, wenn Knoten, die nicht in der Nachbarschaft sind, vernachlässigbar sindNachbarschaft sind, vernachlässigbar sind

Beispiel: Benutze so wenig Knoten wie Beispiel: Benutze so wenig Knoten wie möglichmöglich– Problem: kann zu schlechten Annäherungen Problem: kann zu schlechten Annäherungen

führenführen Beispiel: die kürzesten Wege in b Beispiel: die kürzesten Wege in b

zwischen R und T sind zwischen R und T sind {R – C – T, R – D – T}

Damit werden allerdings viele Verbindungen gar nicht erst berücksichtigt

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k-kurze Pfadek-kurze Pfade

Menge der Pfade mit Menge der Pfade mit Länge ≤ kLänge ≤ k 3-kurze Pfade in b: {R-C-T,

R-D-T, R-A-B-T, R-C-B-T, R-A-C-T, R-E-F-T, R-E-D-T, R-D-F-T}

Problem: Knoten und Kanten können öfters gezählt werden auf unterschiedlichen Pfaden und können damit die Bedeutung beeinflussen

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k-kurze k-kurze knotendisjunkte knotendisjunkte PfadePfade Menge der k-kurzen Graphen, die Menge der k-kurzen Graphen, die

weder Knoten noch Kantenweder Knoten noch Kanten gemeinsam habengemeinsam haben

Beispiel: Menge der k-kurzen Beispiel: Menge der k-kurzen knotendisjunkten Pfade in b sind knotendisjunkten Pfade in b sind {R-C-T,R-D-T,R-A-B-T,R-E-F-T}

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k-kurze k-kurze knotendisjunkte knotendisjunkte PfadePfade Beachtet Kapazitätsbeschränkungen auf Beachtet Kapazitätsbeschränkungen auf

Knoten und Kanten (jeder Knoten wird nur Knoten und Kanten (jeder Knoten wird nur einmal benutzt)einmal benutzt)

Ergebnis sind gute Annäherungen an die Ergebnis sind gute Annäherungen an die relative Bedeutung der Knoten, die von einer relative Bedeutung der Knoten, die von einer kleinen Menge von Pfaden in der kleinen Menge von Pfaden in der Nachbarschaft mit Radius k von den Nachbarschaft mit Radius k von den Wurzelknoten abhängenWurzelknoten abhängen

Heuristischer BFS-Algorithmus, um eine gute Heuristischer BFS-Algorithmus, um eine gute Wegemenge Wegemenge PP zu bestimmen zu bestimmen

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Markov KettenMarkov Ketten

Ein Graph wird stochastisch Ein Graph wird stochastisch durchlaufendurchlaufen– Nächster Knoten wird abhängig von der Nächster Knoten wird abhängig von der

stochastischen Funktion bestimmtstochastischen Funktion bestimmt– Zeit bei einem Knoten kann als Zeit bei einem Knoten kann als

proportional zu einer Abschätzung der proportional zu einer Abschätzung der globalen Bedeutung dieses Knotens relativ globalen Bedeutung dieses Knotens relativ zu allen anderen Knoten angesehen zu allen anderen Knoten angesehen werdenwerden

– Beispiel: PageRankBeispiel: PageRank

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Markov KettenMarkov Ketten

Annahme, dass der Graph in eine Annahme, dass der Graph in eine äquivalente äquivalente Markov KetteMarkov Kette umgewandelt werden kannumgewandelt werden kann

Wahrscheinlichkeit des Übergangs von Wahrscheinlichkeit des Übergangs von i zu j ist i zu j ist p(i|j) = 1/dp(i|j) = 1/doutout(j),(j), falls es eine falls es eine Kante zwischen i und j gibt, sonst Kante zwischen i und j gibt, sonst p(i|j) p(i|j) = 0= 0

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Markov ZentralitätMarkov Zentralität

Inverse der mean first-passage timeInverse der mean first-passage time in der Markov Kette:in der Markov Kette:

Mean first-passage time mMean first-passage time mrtrt ist die ist die erwartete Anzahl von Schritten bis zum erwartete Anzahl von Schritten bis zum Erreichen von Knoten t ausgehend vom Knoten Erreichen von Knoten t ausgehend vom Knoten rr

n ist Anzahl der Schritte, fn ist Anzahl der Schritte, frtrt(n) (n) ist die ist die

Wahrscheinlichkeit, dass die Markov Kette den Wahrscheinlichkeit, dass die Markov Kette den Zustand t in genau n Schritten erreichtZustand t in genau n Schritten erreicht

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Markov ZentralitätMarkov Zentralität

Berechnung von m über die Mean first Berechnung von m über die Mean first passage Matrixpassage Matrix

M = (I – Z + EZM = (I – Z + EZdgdg)D)D I ist die Einheitsmatrix, E Matrix mit überall 1, I ist die Einheitsmatrix, E Matrix mit überall 1,

D ist Diagonalmatrix mit dD ist Diagonalmatrix mit dvvvv=1/ =1/ ππ(v), (v), ππ(v) ist (v) ist die stationäre Verteilung des Knoten v, Z ist die stationäre Verteilung des Knoten v, Z ist Fundamentalmatrix, ZFundamentalmatrix, Zdg dg ist auf der Diagonalen ist auf der Diagonalen wie Z, sonst 0wie Z, sonst 0

Z = (I – A –eZ = (I – A –eππTT))-1-1

A ist Markov Übergangsmatrix, e ist ein A ist Markov Übergangsmatrix, e ist ein Spaltenvektor mit 1, Spaltenvektor mit 1, ππ ist Spaltenvektor mit ist Spaltenvektor mit der stationären Verteilung für die Markov der stationären Verteilung für die Markov KetteKette

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Markov ZentralitätMarkov Zentralität

Für Für R=T=VR=T=V erhält man ein globales erhält man ein globales Ranking Ranking

Knoten, die näher am Zentrum sind, sind Knoten, die näher am Zentrum sind, sind höher gerankt als solche, die weiter weg höher gerankt als solche, die weiter weg sindsind

Problem: Problem: – Rechenkomplexität liegt bei Rechenkomplexität liegt bei O(|V|O(|V|33))– Speicherkomplexität liegt bei Speicherkomplexität liegt bei O(|V|O(|V|22))

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PageRank with PriorsPageRank with Priors

PageRankPageRank wird „personalisiert“ wird „personalisiert“ Definiere einen Vektor Definiere einen Vektor pprr mit mit

Wahrscheinlichkeiten Wahrscheinlichkeiten pprr = {p = {p1 1 ,…,p,…,p|V||V|},}, wobei die Wahrscheinlichkeiten sich zu wobei die Wahrscheinlichkeiten sich zu 1 aufaddieren und 1 aufaddieren und ppvv die relative die relative Bedeutung am Knoten v angibtBedeutung am Knoten v angibt

Benutze Benutze ppvv=1/|R|=1/|R| für für v ∈ R, ppvv=0 sonst

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PageRank with PriorsPageRank with Priors

Definiere eine Rückwahrscheinlichkeit Definiere eine Rückwahrscheinlichkeit ββ, , 0 ≤ 0 ≤ ββ ≤ 1, ≤ 1, die bestimmt, wie oft zu die bestimmt, wie oft zu der Wurzelknotenmenge in R der Wurzelknotenmenge in R zurückgegangen wirdzurückgegangen wird

Integration beider Erweiterungen in die Integration beider Erweiterungen in die ursprüngliche PageRank Formel:ursprüngliche PageRank Formel:

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PageRank with PriorsPageRank with Priors

I(v|R)=I(v|R)=ππ(v)(v) nach der Konvergenz nach der Konvergenz Dies entspricht einer Markov Kette für Dies entspricht einer Markov Kette für

Random Surfer, der zur Wurzelknotenmenge Random Surfer, der zur Wurzelknotenmenge R bei einer Wahrscheinlichkeit R bei einer Wahrscheinlichkeit ββ für jeden für jeden Schritt zurückkommtSchritt zurückkommt

Bestimmt die relative Wahrscheinlichkeit Bestimmt die relative Wahrscheinlichkeit dafür, auf einem bestimmten Knoten beim dafür, auf einem bestimmten Knoten beim Durchlauf zu landenDurchlauf zu landen

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HITS with PriorsHITS with Priors

Benutzt die gleichen Vektoren und Benutzt die gleichen Vektoren und Wahrscheinlichkeiten wie PageRank Wahrscheinlichkeiten wie PageRank with Priorswith Priors

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HITS with PriorsHITS with Priors

Zufälliger Surfer startet an irgendeiner Seite Zufälliger Surfer startet an irgendeiner Seite in G und besucht eine neue Seite bei jedem in G und besucht eine neue Seite bei jedem ZeitpunktZeitpunkt

Vor dem Besuchen, wirft er eine MünzeVor dem Besuchen, wirft er eine Münze– Kopf und gerade Zeit – gehe zu in-linkKopf und gerade Zeit – gehe zu in-link– Kopf und ungerade Zeit – gehe zu out-linkKopf und ungerade Zeit – gehe zu out-link

– Zahl – gehe zu einer Seite in R ausgewählt nach pZahl – gehe zu einer Seite in R ausgewählt nach prr

Knoten, die näher an der Knoten, die näher an der Wurzelknotenmenge sind, werden höher Wurzelknotenmenge sind, werden höher bewertetbewertet

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K-step MarkovK-step Markov

Zufälliger Weg von R mit einer vorgegebenen Zufälliger Weg von R mit einer vorgegebenen Länge kLänge k

Bestimmung der relativen Bestimmung der relativen Wahrscheinlichkeit, dass das System an Wahrscheinlichkeit, dass das System an einem bestimmten Knoten Zeit verbringteinem bestimmten Knoten Zeit verbringt

I(t|R) = [ApI(t|R) = [ApRR+ A+ A22ppR R …A…A33ppRR]] – A ist die A ist die ÜbergangsmatrixÜbergangsmatrix n x n mit n x n mit

WahrscheinlichkeitenWahrscheinlichkeiten– ppR R ist ein n x 1 Vektor mit den Wahrscheinlichkeiten ist ein n x 1 Vektor mit den Wahrscheinlichkeiten

der Wurzelknotenmenge Rder Wurzelknotenmenge R– I(t|R)I(t|R) ist der ist der t-te Eintragt-te Eintrag dieses Summenvektors dieses Summenvektors

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Bewertung anhand Bewertung anhand von von SimulationsdatenSimulationsdaten Interpretation der Ergebnisse hängt Interpretation der Ergebnisse hängt

vom Ziel der Analyse und der Wahl der vom Ziel der Analyse und der Wahl der Parameter Parameter ββ und K und K

5 verschiedene Methoden evaluiert5 verschiedene Methoden evaluiert– Gewichtete k-kurze knotendisjunkte Pfade Gewichtete k-kurze knotendisjunkte Pfade

(WKpaths)(WKpaths)– Markov Zentralität (MarkovC)Markov Zentralität (MarkovC)– PageRank with Priors (PRankP)PageRank with Priors (PRankP)– HITS with Priors (HITSP)HITS with Priors (HITSP)– K-step Markov (KSMarkov)K-step Markov (KSMarkov)

ββ = 0,3; K = 6 = 0,3; K = 6

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BeispielgraphenBeispielgraphen

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Ungerichteter GraphUngerichteter Graph

Bei PageRank with Bei PageRank with Priors, HITS with Priors Priors, HITS with Priors und k-step Markov wird und k-step Markov wird jeder Knoten wegen des jeder Knoten wegen des Grads gleich bewertetGrads gleich bewertet

Markov Zentralität Markov Zentralität bewertet J am höchsten, bewertet J am höchsten, die anderen Knoten die anderen Knoten werden gleich bewertetwerden gleich bewertet

Gewichtete k-kurze Gewichtete k-kurze Pfade bewertet C,E,H am Pfade bewertet C,E,H am höchsten, dann J und höchsten, dann J und dann den Restdann den Rest

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Gerichteter GraphGerichteter Graph

A und F sind WurzelknotenA und F sind Wurzelknoten

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Netzwerk der Netzwerk der Terroristen des 11. Terroristen des 11. September 2001September 2001 Khemais und Beghal sind WurzelknotenKhemais und Beghal sind Wurzelknoten 63 Knoten, 308 Kanten (bekannte Interaktionen)63 Knoten, 308 Kanten (bekannte Interaktionen)

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“9/11 Network”

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Biotech Collaboration Biotech Collaboration NetworkNetwork

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Biotech Collaboration Biotech Collaboration NetworkNetwork

2700 Knoten, 8690 Kanten2700 Knoten, 8690 Kanten Cambridge und Oxford sind Cambridge und Oxford sind

WurzelknotenWurzelknoten

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Citeseer Co-Citeseer Co-Autorschaft Autorschaft NetzwerkNetzwerk 387.703 Papers 387.703 Papers

zwischen 1991 und zwischen 1991 und 20022002

Autoren sind Autoren sind Knoten, Kanten sind Knoten, Kanten sind Co-Autorschaft Co-Autorschaft zwischen ihnenzwischen ihnen

Kante, wenn 2 Kante, wenn 2 Autoren an einem Autoren an einem oder mehr Papers oder mehr Papers zusammengearbeitezusammengearbeitet habent haben

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31.05.200531.05.2005 Dominique HongDominique Hong 3636/37/37

Citeseer Co-Citeseer Co-Autorschaft Autorschaft NetzwerkNetzwerk Tom Mitchell ist WurzelknotenTom Mitchell ist Wurzelknoten

Die meisten waren zur gleichen Zeit Die meisten waren zur gleichen Zeit an der CMU zusammenan der CMU zusammen

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Computation Times for Computation Times for Ranking Algorithms (in Ranking Algorithms (in seconds)seconds)

DataData Number Number ofof

NodesNodes

Number Number ofof

EdgesEdges

WeightedWeighted

PathsPathsKStep KStep

Markov Markov K=6K=6

PrankPrank

WithWith

PriorsPriors

HITSHITS

WithWith

PriorsPriors

TerroristTerrorist 6363 308308 0.010.01 0.28 0.28 1.17 1.17 0.570.57

BiotechBiotech 3k3k 13k13k 0.020.02 0.39 0.39 3.453.45 3.643.64

Author1Author1 30k30k 88k88k 0.050.05 1.111.11 10.8010.80 11.3011.30

Author2Author2 30k30k 88k88k 0.040.04 1.551.55 17.0617.06 17.9917.99

PRankP and HITS converged in 20-30 iterations

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Pro & ContraPro & Contra

Pro:Pro:– Algorithmen können die Bedeutung der Algorithmen können die Bedeutung der

Knoten relativ zu einer Wurzelknotenmenge Knoten relativ zu einer Wurzelknotenmenge bestimmenbestimmen

– Ergebnisse decken sich mit realen DatenErgebnisse decken sich mit realen Daten ContraContra

– Es wird eine Priori-Information über den Es wird eine Priori-Information über den Graph benötigtGraph benötigt

Offene Frage: Algorithmen ergeben Offene Frage: Algorithmen ergeben nicht die gleichen Ergebnisse??nicht die gleichen Ergebnisse??