Şüpheli ağlarda topluluk tanıma
Community detection in suspect networks
- Tez No: 341385
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sosyal Ağ Analizi, üpheli Ağı, Konu Modeli, Topluluk Tanıma, Social Network Analysis, Suspect Network, Topic Model, Community Detection
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Son yıllarda sosyal ağların kullanımının hızlı bir şekilde artması ile sosyal ağlarda topluluk tanıma konusu önem kazanmaya başlamıştır. Sosyal dökümanların ve bağlantıların analiz edilerek gizil toplulukların keşfedilmesine yönelik birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada, suç ağı olduğu kanıtlanmamış olası şüpheli ağların analiz edilmesi için bir üretici olasıklı topluluk tanıma modeli geliştirilmiştir. Bu model, klasik yöntemlerdeki bağlantı bilgisinin keşfinin yanında sosyal ağdaki aktörlerin ilgilendiği konulara dair içerik analizi yapmaktadır. Bir sosyal ağdaki kullanıcılara ait yönlü mesaj verisi kullanılarak, benzer konuları konuşan ağ üyeleri aynı topluluk altında kümelenmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada geliştirilen model için Topluluk-Konu (TK) modeli temel alınmıştır. TK modeli, ağın bağlantı bilgisini kullanmadığı için topolojik olarak ayrık topluluklar üretmektedir. Bu eksiklik, TK modeline bağlantı bilgisinin eklenmesi ile çözülmeye çalışılmıştır. Enron şirketine ait eposta verileri üzerinde yapılan testler ile hem konusal hem de topolojik olarak benzer kullanıcıların başarılı bir şekilde bir topluluk altında kümelendiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, with the rise of the use of social networks, the issue of community detection in social networks has come into prominence. Many approaches have been developed to extract latent communities analyzing social documents and connections. In this study, a generative probabilistic community detection model is developed to analyze suspicious networks which are not proven as criminal networks. In addition to the discovery of connection information in classic methods, this model makes content analysis about topics interested by actors in the social network. By the use of directive message information of users in a network, network members who talk about the same topics, are tried to be grouped in the same community. Community-topic model is used as base for the model developed in this study. Community-topic model produces topologically diverse communities as it does not use connection information of the network. This deficiency has been tried to be solved with the addition of connection information to the community-topic model. With the tests made on the e-mail information belonging to Enron company, it is observed that topically and topologically similar users are successfully grouped in a single community.
Benzer Tezler
- Hareketli geçici ağlarda dağıtılmış iş birliği ve güven esasına dayalı saldırı tespit sistemi
A distributed cooperative trust based intrusion detection framework for manets
SÜREYYA MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Ağ saldırı tespiti için özellik seçimi temelli makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms based on feature selection for network intrusion detection
EMRE EMİRMAHMUTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
- Network-based methods for anti-money laundering
Kara para aklamayla mücadele için ağ temelli yöntemler
GİZEM TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TINAZ EKİM AŞICI
- Sabouraud dekstroz agarda koloni oluşturan dermatofitli kedilerde oksidatif stresin rolü ve temel kan tablosunun değerlendirilmesi
The role of oxidative stress and the evaluation of the basic blood table in cats with colonia-forming dermatophytosis in sabouraud dextrose agar
UMUT FİKRET KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Veteriner HekimliğiAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBUBEKİR CEYLAN