Karmaşık evrimsel ağlarda sınıflandırma ve bağlantı tahmini
Node classification and link prediction on complex evolving networks
- Tez No: 464703
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE, DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Bu çalışmada Karmaşık Ağların zamanla değişimleri incelenmiş ve bu değişim bilgisi, ağ üzerindeki bazı sorunların çözümü için kullanılmıştır. İlk olarak, ağ üzerinde geçmişte meydana gelen etkileşim zamanlarının, düğüm sınıflandırma üzerindeki etkileri ortaya çıkarılmıştır. İlgili zaman etkilerinin öğrenilmesi için Genetik Algoritma tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem sayesinde, ağa yeni eklenen bir düğümün daha yüksek bir başarımla sınıflandırılması sağlanmıştır. Ağ üzerindeki zaman bilgisi, sınıflandırmaya ek olarak bağlantı tahmini için de kullanılmıştır. Ağda bulunan düğümler arası benzerliklerin zaman içindeki değişimleri incelenmiş ve bu değişim zaman serileri kullanılarak modellenmiştir. Bu sayede iki düğümün gelecekte bağlanma olasılıkları tahmin edilmiştir. Önerilen yöntem kullanılarak hem mevcut yöntemlere oranla daha yüksek tahmin başarımı elde edilmiş hem de geçmişte doğrudan etkileşime girmemiş iki düğüm arasında dahi bağlantı tahmini yapılabilmesi sağlanmıştır. Ayrıca önerilen bağlantı tahmini yöntemi, sınıflandırma başarımını arttırmak için de kullanılmıştır. Böylelikle, bu çalışmada önerilen ve zaman bilgisini kullanan iki farklı yöntem birleştirilmiş, literatürde bulunan diğer yöntemlere oranla daha yüksek sınıflandırma başarımı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the evolution of Complex Networks are examined and this temporal information is used to resolve some problems in the network. First, the effects of past interaction times on the classification performance is discovered. A genetic algorithm based method is proposed to learn the time effects. By means of the proposed method, even a new node may be classified accurately. In addition to node classification, the time information on a network is utilized for link prediction, as well. The evolution of node similarities over time is studied and this evolution is modelled using time series. Therefore, the likeliness of a given node pair to be connected in the future is estimated. The proposed method outperforms the baseline methods and achieves to predict future links between two nodes which have never been connected before. Besides, the proposed link prediction method is utilized to improve the performance of the proposed classification method. In this manner, two proposed methods which take advantage of using time information are combined and the classification performances of current baseline methods are exceeded.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks
ALPER ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Sosyal ağlarda toplulukları keşfetmek için çok amaçlı genetik algoritma kullanımı
Using multiobjective genetic algorithm for the community discovery in social networks
ERTAN BÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Kültürel yapıtın memetik değişimi, dijital ağlarda görsel dönüş
Memetical change of cultural artifact, pictorial turn in digital networks
ABDULKADİR EREN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELTEM AKSOY
- Kablosuz algılayıcı düğüm dağıtımında evrimsel algoritma tabanlı optimizasyon
Evolutionary algorithm-based optimization of wireless sensor node deployment
SİBEL BİRTANE AKAR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ