K?way partitioning of signed bipartite graphs
İşaretli ağırlıklı iki parçalı grafların K gruba ayrılması
- Tez No: 318878
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Kümeleme verinin belli kriterler ışığında ayrıldığı, sınıflandırıldığı işlemdir. Gruplama işleminin sonucunda, veriler belli amaçlar doğrultusunda kümelere gruplandırılırlar. Sosyal ağlarda, insanların kümelenmesi en popüler problemlerden biridir. Bunları düşünerek, genel olarak bu probleme etkileyici bir yöntem geliştirebilmeye konsantre olduk. Bu çalışmamızda, veri iki farklı tipten oluşmaktadır (örneğin insanlar, gruplar ile politik meseleler, dini inanışlar) ve daha önceki birçok çalışmadan farklı olarak, verilerin modellenmesinde işaretli ağırlıklı iki parçalı graflar kullanıldı. Bölümleme kriteri olarak, varlıklar arasındaki düşüncelerin şiddetleri kullanılmaktadır. Bizim veriyi k bölüme ayırırkenki asıl amacımız, aynı gruba düşen nesnelerin grup içerisinde güçlü benzerlikler göstermesini sağlamaktır. Politika alanından bir örnek vermek gerekirse insanların konular hakkındaki görüşleri denebilir. Bağlantıları işaretli ve ağırlıklı kenarlar ile ifade ederek, ortaya çıkan iki parçalı grafları 2 veya daha fazla bölüme ayırabiliriz. Politika alanında, bölümleme sonrası ortaya çıkan gruplar, insanlar ve konular arasında güçlü ilişkiler olduğunu gösterirler. Kümeleme sonrasında, her bir sonuç kümesi benzer düşüncedeki insanları ve savundukları fikirleri içermektedirler.Çalışmamız, k işaretli iki parçalı graflar için, genel mekanizmalar sunmaktadır. Tezimizin avantajlarından bir tanesi, gelen veri kümesi ne olursa olsun ön bilgi sahibi olmak gerekmeksizin çalışabilmesidir. Fikirlerimiz gerçek ve makina tarafından üretilmiş veriler ile denenmiş ve tatminkar sonuçlar üretilerek, sonuçlar kısmında gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Clustering is the process in which data is differentiated, classified according to some criteria. As a result of partitioning process, data is grouped into clusters for specific purpose. In a social network, clustering of people is one of the most popular problems. Therefore, we mainly concentrated on finding an efficient algorithm for this problem. In our study, data is made up of two types of entities (e.g., people, groups vs. political issues, religious beliefs) and distinct from most previous works, signed weighted bipartite graphs are used to model relations among them. For the partitioning criterion, we use the strength of the opinions between the entities. Our main intention is to partition the data into k-clusters so that entities within clusters represent strong relationship. One such example from a political domain is the opinion of people on issues. Using the signed weights on the edges, these bipartite graphs can be partitioned into two or more clusters. In political domain, a cluster represents strong relationship among a group of people and a group of issues. After partitioning, each cluster in the result set contains like-minded people and advocated issues.Our work introduces a general mechanism for k-way partitioning of signed bipartite graphs. One of the great advantages of our thesis is that it does not require any preliminary information about the structure of the input dataset. The idea has been illustrated on real and randomly generated data and promising results have been shown.
Benzer Tezler
- Efficient parallel frequency mining based on a novel top-down partitioning scheme for transactional data
Yeni bir işlem verisi parçalama şeması tabanlı etkin paralel frekans tarama
ERAY ÖZKURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- A Constructive multi-way circuil partitioning algorithm based on minimum degree ordering
Minimum derece sıralamasına dayalı yapıcı çok kısımlı devre parçalama algoritması
ÜMİT V. ÇATALYÜREK
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar ve Enformatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT
- Balance preserving min-cut replication set for a K-way hypergraph partitioning
K parçalı bir hiperçizge bölümlemesi için denge korumalı min-kesit çoklama kümesi
VOLKAN YAZICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- Marshalling/demarshalling performance analysis of sun'JAVA IDL by using static invocation interface
Sun'ın JAVA IDL derleyicisinin statik çağrı arayüzü kullanılarak hizalama/geri hizalama başarımının incelenmesi
TACETTİN AYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Sürekli faz modülasyonlu kaynak/ kanal sistemlerin sönümlemeli ortamlarda hata başarımı
Error performance analysis of trellis coded quantization/ trellis coded continuous phase modulation systems on fading channels
NİYAZİ ODABAŞIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN NURİ UÇAN