Geri Dön

Dynamic modularity based community detection for large scale networks

Büyük ölçekli ağlarda dinamik topluluk algılama algoritması

  1. Tez No: 383331
  2. Yazar: RIZA AKTUNÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
  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: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu çalışmada büyük ölçekli ağlar için yeni ve hızlı bir dinamik topluluk algılama algoritma çatısı sunulmuştur. Geçmişteki topluluk algılama algoritmalarının çoğu statik ağlar için tasarlanmıştır. Waltman & Van Eck bu tarzda topluluk algılama algoritmalarından oluşan statik modülerlik optimizasyonu (SMO) adlı algoritma çatısını literatüre katmıştır. Fakat büyük ölçekli sosyal ağlar dinamiktir ve zaman içinde çok çabuk gelişirler. Bu tip dinamik ağlarda toplulukları hızlı bir şekilde algılamak için SMO içerisinde yer alan modülerlik tabanlı topluluk algılama algoritmalarını dinamik olarak çalışacak hale getirerek dinamik modülerlik optimizasyonu (DMO) adlı algoritma çatısını tasarladık ve ileri sürdük. Tasarladığımız bu algoritma çatısını mobil iletişim ağları üzerinde test ettik. Bu iletişim ağlarını Türkiye'deki bir GSM operatöründen aldığımız bilgilerle oluşturduk. Testlerimizin sonuçlarına göre, büyük ölçekli dinamik ağlar düşünüldüğünde, tasarladığımız algoritma çatısı içindeki topluluk algılama algoritmaları SMO içindeki algoritmalardan daha iyi performans göstermişlerdir.

Özet (Çeviri)

In this work, a new fast dynamic community detection framework for large scale networks is presented. Most of the previous community detection algorithms are designed for static networks. Static modularity optimizer framework (SMO), which is introduced by Waltman & Van Eck, consists of such community detection algorithms. However, large scale social networks are dynamic and evolve frequently over time. To quickly detect communities in dynamic large scale networks, we proposed dynamic modularity optimizer framework (DMO) that is constructed by making the modularity based community detection algorithms placed in SMO dynamic. The proposed framework is tested on the mobile communication networks which are extracted from the raw call detail records (CDR) data of a GSM operator in Turkey. According to the results, community detection algorithms in the proposed framework perform better than algorithms in SMO when large scale dynamic networks are considered.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  2. An evolutionary multi-objective approach to uncover communities in dynamic networks

    Dinamik ağlardaki toplulukları ortaya çıkarmak için evrimsel çok amaçlı yaklaşım

    KAINAT AKHTAR TARRAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY

  3. Karmaşık ağlardaki modül yapılarının ve anlamlı alt-ağların tespiti

    Detection of module structures and significant sub-networks in complex networks

    YILMAZ ATAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİFE KODAZ

  4. Kablosuz Ad-Hoc ağlar için oğul zekası tabanlı yeni bir yönlendirme protokolü

    A new swarm intelligence based routingprotocol for wireless Ad-Hoc networks

    ZAFER ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ZENGİN