Community detection using agents in complex networks
Yazılım ajanları kullanarak karmaşık ağlarda alttopluluk bulma
- Tez No: 181309
- Danışmanlar: DR. HALUK BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- 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
2011
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıEge ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSNÜ PULLUKÇU
- 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
2023
ZiraatAydın Adnan Menderes ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BENLİOĞLU
- 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
2011
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiBesin Hijyeni ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN AKSU
- 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
2004
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıSüleyman Demirel ÜniversitesiKlinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. GÜLER YAYLI