Sosyal ağlarda etki maksimizasyonu
Influence maximization in social networks
- Tez No: 523476
- Danışmanlar: PROF. DR. RESUL KARA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
İnsanlar fikirlerini yaymak, yenilikler hakkında bilgi edinebilmek için çevrimiçi sosyal ağları kullanırlar. Bu bağlamda, bilginin sosyal ağlar üzerinde nasıl yayıldığını bilmek önemlidir. Bir sosyal ağ aracılığıyla daha fazla sayıda kişiye bir bilgiyi (örneğin ürün reklamı) yaymak mümkündür. Burada kilit nokta, sosyal ağdaki en etkili bireyleri tespit edebilmektir. Bu problem Etki Maksimizasyonu (EM) problemi olarak adlandırılmıştır. EM problemi, belirli bir birey grubunu etkileyen, az sayıdaki çekirdek bireyi bulmaya odaklanır. Literatürde, EM problemi için açgözlü algoritmalar, stokastik ve evrimsel optimizasyon algoritmaları önerilmiştir. Ancak, bu yöntemler hız veya çözüm kalitesi açısından istenen seviyede değildir. Öte yandan, literatürde hızlı ve optimal çözümler üreten birçok sürü zekâsı algoritması bulunsa da, bu algoritmalar EM problemine doğrudan uygulanamazlar. Bu tezde, sürü zekâsı algoritmalarının EM problemine uygulanabilmesini sağlamak için problemin yapısı değiştirilmiştir. Bir sosyal ağıdaki bireyleri düğümler olarak ele alırsak; yapılan işlem, bazı ağ ölçütlerine göre düğümlerin büyükten küçüğe doğru sıralanması ve bu sıraya göre yeniden numaralandırılması olarak tarif edilebilir. Önerilen yaklaşım işaretli ve işaretsiz gerçek graflar ve sentetik graflarla test edilmiştir. Denemelerde, sürü zekâsı algoritmaları olarak Bozkurt Optimizasyonu (Gray Wolf Optimizer, GWO) ve Balina Optimizasyon Algoritması (Whale Optimization Algorithm, WOA); kıyaslama yöntemleri olarak PageRank ve Kempe'nin Açgözlü Algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın iyi çalıştığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
People use online social networks to spread ideas, learn about innovations, etc. In this context, it is important to know how information spreads through social networks. It is possible to spread information (e.g., product advertisement) to a larger number of individuals via a social network. The key point is to identify the most influential individuals on the social network. This problem is named as Influence Maximization (IM) problem. The IM problem focuses on finding the small subset of individuals in a social environment who influence a certain group of individuals. In the literature, greedy, stochastic, and evolutionary optimization algorithms have been proposed to solve this problem. However, these methods are not at the desired level in terms of speed or solution quality. On the other hand, although many Swarm Intelligence (SI) algorithms can be found in the literature, these algorithms cannot be directly applied to the IM problem. In this thesis, a change in the structure of the IM problem is suggested in order to tailor it to SI algorithms. If a social network is envisioned as a graph and individuals as nodes, the proposed method means sorting the nodes in descending order according to some graph metrics and renumbering the nodes according to this order. The proposed approach was tested with signed and unsigned real and synthetic graphs. The experiments employed Grey Wolf Optimizer (GWO) and Whale Optimization Algorithm (WOA) SI algorithms and PageRank and Kempe et. al.'s Greedy Algorithm as benchmark methods. Experimental results showed that this approach worked well.
Benzer Tezler
- Leader-follower games for influence spread in social networks
Sosyal ağlarda etki yayılımına yönelik öncü-izleyici oyunları
KÜBRA TANINMIŞ ERSÜS
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA NECATİ ARAS
PROF. DR. İSMAİL KUBAN ALTINEL
- Targeted and budgeted influence maximization in social networks under deterministic linear threshold model
Sosyal ağlarda belirlenimci doğrusal eşik modeli altında hedefli ve bütçeli etki enbüyükleme
FURKAN GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DİLEK GÜNNEÇ DANIŞ
- Sosyal ağlarda pazarlama – fırsatlar riskler L'oreal Paris markası örneğiyle, Türkiye'deki sosyal medya kanallarının kurumsal varlık üzerindeki etki uygulama analizi
Social network marketing- opportunities risks the effects and application analysis on corporate assets of social media chances in Turkey, for the example of L'oreal paris market
KERAMETTİN EL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Halkla İlişkilerİstanbul Arel ÜniversitesiMedya ve Kültürel Çalışmalar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KENAN DUMAN
- Sanal medyada sosyal ağlarda reklam uygulaması Facebook örneği
Advertising practice example in virtual media in social network: Facebook
ZEINAB RAHIMI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Radyo-TelevizyonGazi ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SEMRA ÇEVİK
- Sosyal ağlarda dönüşen mahremiyet ve bireyin ikilemi: Instagram'da sanal kimliğin inşası
Transformations of privacy on social networks and the dilemma of the individual: Building a virtual identity on Instagram
EMRE ALAYOĞLU