Yeni bir ağ merkezilik ölçütü: Göreceli kenar önemi metodu
A new network centrality measure: Relative edge importance method
- Tez No: 493925
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT CANER TESTİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ağ Analizi, Merkezilik Ölçütleri, Merkezi Düğümler, Göreceli Kenar Önemi, Network Analysis, Centrality Measures, Central Nodes, Relative Edge Importance
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Ağlar, fizik, kimya, biyoloji, sosyoloji, mühendislik ve bilgisayar bilimleri de dahil olmak üzere farklı alanlardaki verileri modellemek için kullanılan önemli bir araçtır. Bu alanlarda oluşturulan ağların çoğu, tüm kenarların bir yöne sahip olduğu simetrik olmayan ağlardır. Bu ağlarda genellikle belli bir zaman periyodu içerisinde herhangi iki düğüm arasındaki kenar sayısı birden fazla olabilmektedir. Karmaşık ağlarda etkili düğümlerin belirlenmesi günümüzde çeşitli alanlarda ihtiyaç duyulan önemli bir konudur. Derece, yakınlık ve arasındalık ölçütleri ağları analiz etmek için yaygın olarak kullanılan en önemli merkezilik ölçütlerindendir. Küresel merkezilik ölçütleri olan yakınlık ve arasındalık, etkili düğümleri daha iyi tanımlayabilmesine rağmen yerel bir işlev gören derece ölçütü nispeten basit ve daha az etkilidir. Ancak bu ölçütlerin hepsi için bazı dezavantajlar ve sınırlamalar bulunmaktadır. Literatürde en çok kullanılan mevcut merkezilik ölçütlerinin tamamı ağdaki düğümlere odaklanırken kenarlara odaklanılması bu çalışmada önerilen Göreceli Kenar Önemi (GKÖ) Metodunu diğer ölçütlerden ayıran temel özelliktir. Bu özellik kullanılarak, her bir kenar, birbirine bağladığı düğümlerin merkeziliklerine sağladığı katkısı bakımından değerlendirilir ve bu katkı doğrultusunda söz konusu kenarın iki düğüm için göreceli önemi belirlenir. Tüm ağ genelinde her bir kenar için yapılan ikili karşılaştırmalar sayesinde düğümlerin merkeziliği belirlenir. Çalışmada, önerilen metodun ve diğer mevcut merkezilik ölçütlerinin geçerli kılınması için bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım ile literatürde“Freeman's EIES Data Set”olarak bilinen gerçek bir elektronik bilgi alışveriş sistemi veri seti kullanılarak ağ merkezilik ölçütleri ile karşılaştırma yapılmıştır ve önerilen yöntemin etkinliği, uygulanabilirliği ve diğer ölçütlere kıyasla üstünlükleri gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A network is an important tool for modeling data in different domains including physics, chemistry, biology, sociology, engineering, and computer science. Most of the graphs created in these areas are non-symmetric networks where all edges are directional. Furthermore, in such networks, the number of connections between any two nodes (vertices) can be more than one in a given time period. Determination of effective nodes in complex networks is a fundamental and practical issue nowadays. Degree, closeness and betweenness measures are the most important centrality measures commonly used to analyze networks. As a local metric, degree is relatively simple and less effective, although global measures such as the measure of closeness and betweenness can better define effective nodes. However, there are still some disadvantages and limitations of all of these measures. In this study, focusing on the edges is the main feature that distinguishes the proposed Relative Edge Importance Method from the other metrics, while all of the existing centrality measures most commonly used in the literature focus on the nodes in the network. Using this property, each edge is evaluated in terms of the contribution to the centrality of the nodes it connects, and through this contribution, the relative importance of that edge for two nodes is determined. By pairwise comparisons of each edge throughout the entire network, the centrality of nodes are determined A software is developed for comparisons of network centrality measures and a real electronic information exchange system data set known as“Freeman's EIES Data Set”in the literature is also studied and the results obtained demonstrate the effectiveness, applicability and superiority of the proposed method over the other metrics in the literature.
Benzer Tezler
- Measuring and predicting software requirements volatility for large-scale safety-critical avionics projects
Büyük ölçekli emniyet kritik havacılık elektroniği projesinde yazılım gereksinimi değişkenliği ölçümü ve tahmini
ANIL HOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Ağ yapılarında güç ölçümü ve uluslararası ticaret ağı için bir uygulama
Power measurement in network structures and an application for international trade
EKİN KARABULUT
- Community event prediction in evolving social networks
Dinamik sosyal ağlarda topluluk olay öngörüsü
NAGEHAN İLHAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Bazı graflar için dış merkezli bağlantılılık indeksi ve ortalama üstel baskınlık sayısı
The eccentric connectivity index and the average exponential domination number for some graphs
BELGİN COŞKUN
- The development of turbulence modeling for hovering rotors by cell-centered scheme
Rotorlar için hücre merkezli şema ile türbülans modellemesinin geliştirilmesı
MAHTAB MANSOOR SAATLOO
Doktora
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HALUK AKSEL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR UĞRAŞ BARAN
