Prediction of new citation links in author-author directed network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 424191
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Link prediction in weighted and directed networks according to the application of temporal information can be point as an important problem in social network analysis. Link prediction tends to guess the likelihood of the connections occurrence between nodes. In addition the link prediction aims to determine the missing links in the network, which uses the state of the network up to a given time for predicting the new links in future. Most of the previous works have deployed to unweighted or un-directed networks and for computing the proximity scores, only the current state of the network has considered without taking any temporal information into account, which can be point as a limitation in link prediction studies. In this study we tried to overcome the above mentioned limitation by analyzing the development of topological measures in a weighted-directed citation network on a specific period of time. For achieving this aim, chosen similarity metric deployed to all non-connected pairs of nodes in different frames of time in the network. Then, time frames are built for each pair to record their values which provided by the metric. Experiments on unsupervised prediction on a weighted-directed citation network show that the proposed method finds satisfactory results and is promising.
Benzer Tezler
- Akademik hukuk makalelerinde atıf önerisi
Citation recommendation on scholarly legal articles
DOĞUKAN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Investor sentiment: From global to local
Küreselden yerele yatırımcı duyarlılığı
BAYRAM VELİ SALUR
Doktora
İngilizce
2023
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ
- Türk savunma sanayii gelişimi için hızlandırılmış teknoloji istihbarat yöntemi: TRIZ
Accelerated technical intelligence method for Turkish defence industry developmet: An innovative method; TRIZ
SERKAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Benzin ve doğalgaz motorunun çevrim analizinin matematiksel model ile karşılaştırılması
The Comparison of the cycle analysis of gasoline and natural gas engines with the mathematical model
M.TURGUT ÖZAKTAŞ