Geri Dön

Community detection using agents in complex networks

Yazılım ajanları kullanarak karmaşık ağlarda alttopluluk bulma

  1. Tez No: 181309
  2. Yazar: İSMAİL GÜNEŞ
  3. Danışmanlar: DR. HALUK BİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Bu çalışma karmaşık ağların incelenmesine yönelik bir çalışmadır. Temel olarak, birağdaki alttoplulukları yazılım ajanları kulanılarak bulmayı sağlayan yeni bir algoritmatanıtılacak, ilgili altyapı detaylı olarak verilecek ve çeşitli ağlar için algoritma performansıgözlenecektir.Öncelikle, karmaşık ağlarda temel kavramlar tanıtılacak ve yazılım ajanlarınınkullanımına ilişkin bilgiler verilecektir. Daha sonra, karmaşık ağlarda alttopluluk yapısınıortaya çıkaran mevcut algoritmalar tanıtılacaktır. Bir karmaşık ağda, kendi elemanlarıaralarında yoğun olarak bağlı olan, ancak diğer elemanlarla seyrek olarak bağlı olan altgruplar, alttopluluk olarak tanımlanır. Bugüne kadar, alttopluluk yapısını ortaya çıkarmakiçin çok çeşitli algoritmalar sunulmuştur, ancak bu algoritmaların da bir takım eksikliklerivardır. Örnek olarak, bu algoritmaların bir çoğu, doğru şekilde çalışabilmek için ağhakkında bazı ön bilgilere ihtiyaç duyar ki, bu gerçek hayatta çok uygulanabilir bir yoldeğildir. Ayrıca, zaman karmaşıklığı yüksek olan bazı algoritmalar ise sadece küçük ağlarauygulanabilmektedir. Geliştirdiğimiz algoritma, karmaşık ağlarda alttopluluk bulmak içinyeni bir yöntem önermekte ve bu sorunlara çözüm getirmektedir.Algoritmamız, ağ hakkında bilgi edinmek için yazılım ajanlarını, altopluluklara kararvermek içinse ağ modülerliğini (network modularity) temel almaktadır. Algoritmayı testederken, sonuçların doğruluğunu görebilmek için Zachary'nin Karate Kulübü ağı gibialttopluluk yapısı bilenen ağlarla, karmaşıklığını ve ölçeklenebilirliğini test etmek içinseReuters ağı gibi büyük ağlarla çalışıldı. Ayrıca, kendi oluşturduğumuz ve internetsitelerinin ziyaret edilme bilgilerinden oluşan internet ağı için de algoritmamızı test edildi.Bunun yaninda algoritma performansı, bilgisayar tarafından üretilen yapay ağlar için detest edildi. Sonuç olarak, algoritmanın kabul edilebilir zamanda, optimuma yakınalttoplulukları ortaya çıkardığını söyleyebiliriz.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this work is analyzing the complex networks. Mainly, a newcommunity detection algorithm based on using software agents will be introduced. Thetechnical background will be given in details and the performance of the algorithm fordifferent networks will be examined.First, the main concepts in complex networks and the information about usage of thesoftware agents will be introduced. Then, the current methods finding the communities incomplex networks will be presented. The community is defined to be the group of nodeswhich are densely connected within the group but rarely connected to the outside. Therehave been many algorithm proposed so far to detect the communities in complex networks.However, most of them have some weaknesses. For instance, some algorithms need someprior information about the network to find the communities such as number ofcommunities. There are also some algorithms with higher complexity values. Yet, thesealgorithms are not feasible or applicable to the real world complex networks. Ouralgorithm proposes a new algorithm to detect the communities in complex networks andaddresses these issues.An algorithm is developed that utilizes software agents for gathering informationabout the network and uses network modularity to decide on the community amongcandidates. To test the accuracy of the algorithm, the networks with known communitystructure like Zachary Karate Club network are used. The large networks such as web sitesnetwork that we created by observing a proxy server are also used to test the complexityand scalability of the algorithm. Besides, the performance with a computer generatednetwork is also presented. Finally, it can be said that the algorithm is able to reveal thenearly optimum communities with acceptable complexity.

Benzer Tezler

  1. KOAH akut atak ve toplum kökenli pnömonide c-reaktif protein düzeylerinin değerlendirilmesi

    The evolution of c-reactive protein levels in acute attack of chronic obstructive pulmonary disease and community-acquired pneumonia

    GÜLİSTAN KARADENİZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Göğüs HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    DR. GÜLTEKİN TİBET

  2. Toplumda gelişen pnömonilerin etiyolojisinde bakteriyel/viral etkenlerin moleküler tanı yöntemleriyle saptanmasının klinik gidiş ve sağaltıma olası etkisi

    The possible impact of rapid diagnosis of bacterial / viral agents in the etiology of community acquired pneumonia to the clinical course and the theraphy

    DERYA ÇAĞLAYAN SERİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıEge Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSNÜ PULLUKÇU

  3. Patateste bakteriyel halka çürüklüğü (Clavibacter michiganensis subsp. sepedonicus), bakteriyel solgunluk ve kahverengi çürüklük (ralstonia solanacearum) etmenlerinin tespit yöntemleri üzerinde araştırmalar

    Studies on the detection methods of bacterial ring rot (Clavibacter michiganensis subsp. sepedonicus), bacterial wilt, and brown rot (Ralstonia solanacearum) pathogens on potato

    DUYGU YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ZiraatAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BENLİOĞLU

  4. Sütlerde bulunan metisiline dirençli Staphylococcus aureus'un PCR yöntemi ile tespit edilmesi ve SCCmec tiplendirilmesi

    Determination of methicillin-resistant Staphylococcus aureus in milk by PCR method and SCCmec typing

    GHASSAN ISSA AHMAD NASSASRA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul Üniversitesi

    Besin Hijyeni ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN AKSU

  5. Hastane kökenli infeksiyonlarda kan kültürlerinden izole edilen acinetobacter suşlarında agar dilüsyon yöntemiyle çeşitli antimikrobiyallere duyarlılığın belirlenmesi

    Detection of suspectibility to various antimicrobials in acinetobacter subspecies which are from blood cultures at nosocomial infections with agar dilution method

    SALİM AKSOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıSüleyman Demirel Üniversitesi

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. GÜLER YAYLI