Geri Dön

Sosyal ağlarda etkileşim örüntüleri kullanılarak bağlantı tahmini

Link prediction using annotation patterns on social networks

PDF İndir

  1. Tez No: 355383
  2. Yazar: BURAK IŞIKLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN
  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: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Son yıllarda sosyal medyanın kullanımında hızlı artışı ile beraber sosyal medya analizi konusunda yapılan çalışmalar da önem kazanmıştır. Yaşanan birçok toplumsal ve siyasi olayın sosyal medyada yankı bulması ve artan kullanım sayısıyla reklam sektörünün sosyal medyaya yönelik yeni reklam stratejileri geliştirmesi sosyal medyanın önemini göstermektedir. Sosyal medyayı analiz yöntemlerinden biri sosyal ağ analizi ve bu kapsamda öne çıkan çalışma konularından biri bağlantı tahminidir. Bu çalışmada Sosyal Ağlarda Etkileşim Örüntüleri Kullanılarak Bağlantı Tahmini yapılmıştır. Ağ tahmin algoritmaları, pratikte büyük ağ yapıları için iyi bir uygulama alanı değildir (yaklaşım yöntemleri kullanılmadan). Bunun nedeni bu yöntemlerde ya işlem süresi uzun sürmektedir ya da güçlü, pahalı süper bilgisayarlar gerekmektedir. Bu sebeple bu çalışmada klasik ağ tahmin algoritmaları dışında bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemde ağ yapısı düzleştirilerek özellik vektörleri şekline getirilmektedir. Ağdaki tekrarlanan örüntü vektörleri bulunarak eksik veya bilinmeyen bağlantıları tahmin etmek için klasik makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmıştır. Önerilen yöntem, Twitter ağına uygulanarak yeni takip edilebilecek kullanıcılar tavsiye edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmanın literatüre ana katkısı, bağlantı tahmini probleminin etiket tahmini problemine dönüştürülmesi, büyük boyuttaki ağlar için bağlantı tahmininde kullanılacak örüntüleri çıkartmada yeni bir metot kullanılması ve her bir çıkartılan örüntünün sağladığı yararın gösterilmesidir.

Özet (Çeviri)

The usage of social media has been rapidly increased in recent years. Studies on social media analysis become more important due to increasing usage of social media, as well. Spreading many social and political events on social media and developing new advertising strategies for social media by advertising companies indicate the importance of social media. One approach for analyzing social media is network analysis and a popular area about network analysis is link prediction. In this work, Link Prediction using Annotation Patterns on Social Networks is examined. Graph theoretical link and annotation prediction algorithms are usually not applicable (except using approximation approach) for very big network structures since processing takes a long time or requires powerful, expensive supercomputer. Thus a new method without using graph theoretical link or annotation prediction algorithms is proposed in this study. The network structure is transformed into feature vectors by flattening. Repeated sub-network patterns are found for each nodes of the network and they fed into machine learning algorithms to predict missing or unknown annotations and links. This method is applied to Twitter network for suggesting new followers. The major contributions of this study are transformation of link prediction into annotation prediction problem, a new method for extracting features from large-scale networks, and evaluation of benefits provided by each extracted pattern.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    485241

    Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini

    Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks

    ALPER ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. Tez No

    485208

    The social space of relations: Local and nonlocal networks of migrants in Istanbul

    İlişkilerin sosyal alanı: İstanbul'daki göçmenlerin yerel ve yerelden bağımsız ağları

    BÜRGE ELVAN ERGİNLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜZİN BAYCAN

  3. Tez No

    471197

    Yaşam doyumunda sosyal medyanın rolü: Konya örneği

    The role of social media in life satisfaction: The case of Konya

    FİGEN KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Halkla İlişkilerSelçuk Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER BAKAN

  4. Tez No

    451563

    Bir sosyal ağ olarak facebook kullanmayan kişilerin yalnızlık algıları, kendini açma biçimleri ve etkileşim kaygıları

    Loneliness perception, self-disclosure style and interaction anxiety of people who do not use facebook as a social network

    GÜL DENİZ DERİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKLEM TEKDEMİR YURTDAŞ

  5. Tez No

    375047

    Dijital medyada fanatizm: futbola ilişkin sosyal ağlarda nefret söylemi

    Fanaticism on digital media: hate speech related to football on social networks

    MERVE APSAR GÜZELKOKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyo-TelevizyonGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE

Geri Dön