Geri Dön

Yönsüz ağırlıklı hastalık ağında bağlantı tahmini

Link prediction in undirected weighted disease network

  1. Tez No: 372999
  2. Yazar: SERPİL GÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Hastalık ağları, Bağlantı tahmini, Sosyal Ağ Analizi, Benzerlik Ölçütü Algoritmaları, Veri Madenciliği, Disease Network, Link Prediction, Social Network Analysis, Proximity Metrics Algorithm, Data Mining
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Bağlantı tahminiyle ağ yapısında olan çeşitli verilerden yeni veriler elde etme ve geleceğe dönük tahminler yapılabilmektedir. Ağ yapısındaki düğümler ve bu düğümlerin aralarındaki ilişkilerden yola çıkılarak, ağın gelecekteki yapısı ve bireylerin oluşturabileceği yeni ilişkilerin veya vazgeçeceği ilişkilerin tahmini yapılmaya çalışılır. Bu tezde özellikle sosyal ağlarda bağlantı tahmininin tanımı, özellikleri, bu konuda yapılmış çalışmalar irdelendi. Bağlantı tahmini ile ilgili önerilen yöntemlere geçilmeden önce veri madenciliği, sosyal ağlar, sosyal ağ analizi konularında bilgiler verildi. Uygulamada Fırat Üniversitesi Hastanesinde Hemogram testi yaptıran hasta verileri kullanılarak“Yönsüz Ağırlıklı Hastalık Ağı”oluşturuldu. Hastalık ağında, her bir düğüm birer hastalığı ilişkiler ise hastalıklar arası ilişkiyi temsil etmektedir. Sosyal ağ analizi ve bağlantı tahmini metotları kullanılarak yeni bir bağlantı tahmini yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemle, belirli şikâyetlerle gelen hastaların ne gibi hastalık riskleri taşıdığını tespit edilerek proaktif bir yaklaşımla hastalık riski tahmini yapılmaktadır. Bu yöntemlerin kullanılabilirliği, bağlantı tahminin bu ağlara uygulanabilirliği gösterildi.

Özet (Çeviri)

Through the social network analysis we can get new data from various data and is intended to generate future predictions in the network structure. Based on the nodes and relationships between nodes, the future structure of the network and new relationships or give up relationships can be estimated. The definition, features and studies of link prediction in social networks are examined in this thesis. Before starting to this topic data mining, social networks, social network analysis are explained. In this application,“Undirected Weighted Disease Network”is created with using patent information who completed blood test in Fırat University Hospital. In Disease Network, each node is disease and each relation is relationship between disease. We developed an new link prediction approach with using social network analysis methods and link prediction methods. Through our approach, detecting what kind of disesase risks of patients have coming the hospital with specific complaints. The availability of these methods and applicability of link prediction to these networks is shown.

Benzer Tezler

  1. Multi-layer network approach in modeling epidemics in an urban town

    Şehir hayatında salgın modellemede çok katmanlı ağ yaklaşımı

    MELİKŞAH TÜRKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN HALUK BİNGÖL

  2. İnterval matrislerinin grafa uygulaması

    Application to the graph of interval matrices

    SEMİHA BAŞDAŞ NURKAHLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikGazi Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞERİFE BÜYÜKKÖSE

  3. Videolarda içerik dizinleme amaçlı çizge kuramsal sahne sezme

    Graph theoretical scene detection for content indexing in videos

    UFUK SAKARYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZİYA TELATAR

  4. Minimum weighted perfect neighborhood set problem

    Minimum ağırlıklı mükemmel komşuluk kümesi problemi

    UMUR HASTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Yöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KEMAL TURAL

  5. Graph based sequence clustering through multiobjective evolutionary algorithms

    Çok amaçlı evrimsel algoritmalarla çizge tabanlı sıralı dizi demetleme

    NİLDEM GÜL DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR