Community detection in social networks using parallel clique-finding ants
Sosyal ağlarda tam bağlı çizge arayan paralel karıncalar ile topluluk bulma
- Tez No: 371526
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA UYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
İnternet ağının sürekli artan popülaritesiyle birlikte, insanlar daha çok bilgiyi ağ üzerinden dünyanın geri kalanıyla paylaşmaya ve geliştirmeye başladılar; buna bağlı olarak farklı disiplinlerde sosyal ağların analizi konusu da popüler hale geldi. Günümüzde sosyal ağlar üzerinde bulunan topluluk yapılarının tespiti, bilgisayar bilimleri açısından da önem kazandı. Bu amaçla kullanılan topluluk bulma algoritmaları iyi sonuçlar üretse de, büyük ölçekli sosyal ağlarda işlem karmaşıklığı ve buna bağlı ölçeklendirme konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu tezin ana amacı, elde bulunan sosyal ağ çizgesini, çizgenin ana özelliklerini koruyarak daha küçük bir hale indirgemek, dolayısıyla topluluk bulma algoritmalarının verimini çözüm kalitesinden kayıp olmadan arttırmaktır. Bu çalışmada Karınca Kolonisi İyileştirme yöntemi sayesinde yarı bağlı alt çizgeler bulunmakta ve bu alt çizgeler ile ana çizge daha küçük bir hale indirgenmekte, son olarak indirgenmiş çizge üzerinde topluluk bulma algoritmaları koşturulmaktadır. Çeşitli sosyal ağ çizgeleri üzerinde koşulan testlerin sonuçları, uygulanan indirgeme yöntemi sonrasında topluluk bulma algoritmalarının çalışma sürelerinde iyileşme gözlenmiş, buna bağlı olarak indirgenme sonrasında çözüm kalitesinin de korunduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Attractiveness of social network analysis as a research topic in many different disciplines is growing in parallel to the continuous growth of the Internet, which allows people to share and collaborate more. Nowadays, detection of community structures, which may be established on social networks, is a popular topic in Computer Science. High computational costs and non-scalability on large-scale social networks are the biggest drawbacks of popular community detection methods. The main aim of this thesis is to reduce the original network graph to a maintainable size so that computational costs decrease without loss of solution quality, thus increasing scalability on such networks. In this study, we focus on Ant Colony Optimization techniques to find quasi-cliques in the network and assign these quasi-cliques as nodes in a reduced graph to use with community detection algorithms. Experiments are performed on commonly used social networks with the addition of several large-scale networks. Based on the experimental results on various sized social networks, we may say that the execution times of the community detection methods are decreased while the overall quality of the solution is preserved.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı sosyal tabanlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları ile sosyal ağlarda örtüşen topluluk keşfi
Overlapping community detection in social networks with multi objective social based metaheuristic optimization
FEYZA ALTUNBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
- Sosyal medya üzerinden metin madenciliği ve duygu analizi ile pazar değerlendirme
Market analysis based over social networks using text mining and cluster analysis
HATİME DİLEK BEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Session hijacking attacks on wireless networks detection and prevention
Kablosuz ağlarda oturum ele geçirme saldırılarını tespit etme ve önleme
TAHA ALI MOHAMMED GAROON
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ÇEKEN
- Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi
Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool
SELMAN DELİL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Community detection in social networks
Sosyal ağlarda toplulukların tespiti
KORAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK POLAT
YRD. DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER