Wireless Social Sensor Networks
Kablosuz Sosyal Sensör Ağlar
- Tez No: 397253
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Günümüzde sosyal ağlar temel haberleşme ve eğlence araçlarından biridir. Bunların yanı sıra, sosyal ağların diğer fonksiyonu ise majör olaylardaki sık kullanımıyla oluşmuştur. Bu fonksiyon sosyal algılama, sosyal ağlardaki kullanıcılar tarafından paylaşılan bilgilerin gözlemlenen bir olayın algılanması için kullanılması, yakın zamanda bir araştırma alanı olarak literatürde yer almıştır. Bu tezde, sosyal ağlardaki sosyal algılama mekanizmaları modellenerek sosyal ağların algılama kapasiteleri analitik olarak incelenmiştir. Bu amaçla, Kablosuz Sensör Ağ (KSA) yaklaşımı olan Kablosuz Sosyal Sensor Ağlar (KSSA) önerilmiş ve yaygın olarak kullanılan sosyal ağlardaki (Twitter ve Facebook) KSSA'lar bu yaklaşım ile incelenmiştir. Öncelikle, Twitter için temel bir sosyal algılama modeli geliştirilip, bu mekanizmanın algılama doğruluğu ortalama karesel uzaklık analizi ile incelenmiştir. Devamında, Twitter'daki temel özellikleri içeren gözlem modeli referans olarak alınıp performans analizi tahmin teorisindeki klasik ve bayesci kestiriciler ile değişken faktörler (kullanıcı davranışı, katılımcı kullanıcı sayısı, lokasyon bildirimi kullanımı) için karşılaştırılmıştır. Son olarak, Facebook içindeki temel sosyal algılama mekanizması olan Facebook Gönderi Zinciri Ağı incelenmiştir. Kullanıcı gözlemleri analitik olarak modellenerek Facebook Gönderi Zinciri Ağı'nın algılama performansı değişen kullanıcı sayısı, Facebook özellikleri kullanımı, kullanıcı davranışı ve kullanıcı ilişkileri için incelenmiştir. Bu çalışma sosyal algılama alanındaki öncü çalışmalardan biri olup, çalışmanın genel sonuçları sosyal algılama performansının ağ kullanıcılarına, kullanıcı davranışlarına, sosyal ağ özelliklerine ve olay özelliklerine bağlı olarak değiştiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Online Social Networks (OSNs) have recently become the essential means of communication, networking and entertainment. One of the prominent applications of OSNs has originated from their frequent use during major events, known as social sensing, which is the utilization of the information shared in OSNs to estimate an observed yet unknown phenomenon. In this thesis, we analytically investigate social sensing capabilities of OSNs. To this end, we introduce Wireless Sensor Network (WSN) paradigm, Wireless Social Sensor Network (WSSN) and explore the WSSNs within the most widely used OSNs, i.e., Twitter and Facebook. First, we develop communication theoretical models for the mechanisms of information propagation in Twitter and then analytically model the social sensing with Twitter. The accuracy of the estimated signal is investigated with mean square error analysis. Later, using a simple observation model by considering the features of Twitter, i.e., tweet and retweet, we extend the performance analysis (in terms of mean square error) of social sensing by comparing with fundamental estimators in classical and Bayesian estimation theory for various factors such as user behavior, number of people participating to social sensing and geotag use percentage. Lastly, we model and investigate the main social sensing mechanism in Facebook, i.e., Facebook Comment Thread Network (FCTN). By developing an analytical model for user observations in CTN, we analyze the reliability of social sensing with Facebook CTN for varying user behaviors and relationships, event characteristics, Facebook features and network size. The results indicate that, in addition to network conditions, the reliability of social sensing, i.e., the accuracy of the estimated signal, is affected by the features of the OSN, user behavior patterns and source event characteristics.
Benzer Tezler
- Artificial intelligence based optimal path selection in wireless sensor networks
Kablosuz sensör ağlarında yapay zeka tabanlı optimal yol seçimi
HIBA APDALANI YOUNUS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KOÇAK
- Optimization of head cluster selection in WSN by human-based optimization techniques
Başlık çevirisi yok
HAJER FARIS FADHEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSARIA KARIM MAHMOOD MAHMOOD
- Kablosuz algılayıcı ağlarda enerji tasarrufu için genetik algoritma tabanlı bir kümeleme algoritması
Genetic algorithm based clustering in wireless sensor networks for energy efficiency
GÖKSEL TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İZZET PEMBECİ
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
- Büyük ölçekli kablosuz algılayıcı ağlar için oğul zekası tabanlı yeni bir yönlendirme algoritması tasarımı
Design and implementation of a new swarm-based routing algorithm for large-scale wireless sensor networks
FATİH ÇELİK
Doktora
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ZENGİN
- Dağıtılmış sistemlerde saldırı tespit sistemleri
Intrusion detection systems for distributed systems
OKAN CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ