Link prediction in social networks
Sosyal ağlarda bağlantı tahmini
- Tez No: 689964
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bağlantı tahmini, yapı tabanlı metrikler, zamansal ağ, Link prediction, structure based metrics, temporal network
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bağlantı tahmini, ağlarda zamana göre değişen bağlantı gelişimini tahmin etmek için kullanılır. Biyoinformatik, çevrimiçi öneri sistemleri, e-ticaret siteleri, işbirliği ağları ve sosyal ağlar gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Çok kullanıcılı çevrimiçi sistemlerin yaygınlaşmasıyla kullanıcı davranışını tahmin etmenin önemi arttı. Bu çalışma, çeşitli bağlantı tahmin yöntemleri için hem etkinlik hem de verimlilik açısından performans özelliklerine bir fikir vermeyi amaçlamaktadır. Literatürde bildirilen dört temel bağlantı tahmin yöntemi (Common Neighbourhood, Adamic-Adar, Preferential Attachment ve Jaccard Coefficient) ve sunulan yeni bir metot kullanılmıştır. Önerilen metot, yeni katılan bir üyenin ağ arasında popüler olan mevcut üyelerle bağlantı kurma eğiliminde olduğu varsayımıyla tahminlerde bulunur. Kullanılan gerçek veri setleri Stanford Large Network Dataset kütüphanesinden alınmıştır. En başarılı sonuçlara Common neighbourhood, Adamic-Adar ve Preferential attachment metotlarıyla ulaşılmıştır. En hızlı metrikler Preferential attachment, Adamic-Adar ve yeni metriktir. En yüksek F1 değeri, Adamic-Adar metriğiyle email-Eu-core ve Reddit veri setlerinde 0,12 olarak hesaplanmıştır. Bu çalışma zamansal ağlar üzerindeki çeşitli bağlantı tahmin yöntemlerinin performansını sunmakta ve karşılaştırmaktadır. Bağlantı tahmini ölçümlerinin pratik kullanımı için bilgiler içermektedir.
Özet (Çeviri)
Link prediction is used to forecast link evolution over time in networks. It has been used in several areas such as bioinformatics, online recommendation systems, e-commerce sites, collaboration networks and social networks. Predicting user behavior has become crucial with the expansion of multiuser online systems. This study aims to provide an insight to performance characteristics, both in terms of effectiveness and efficiency, for several link prediction methods. Four fundamental link prediction methods (i.e., common neighborhood, Adamic-Adar, preferential attachment, and Jaccard coefficient) that have been reported in the literature, and a novel metric have been evaluated. The proposed metric makes predictions on the premise that a newly joined member tends to make connections with available nodes that are popular amongst the network. Real-life data sets obtained from the Stanford Large Network Dataset Collection. Common neighborhood, Adamic-Adar and preferential attachment metrics provided more successful results than the others in all networks. In terms of running time, preferential attachment, common neighborhood and the novel metric of this study are the fast-running ones. The highest F1-score is 0.12 in the email-Eu-core and Reddit networks achieved by the Adamic-Adar metric. This study presents and discusses the performance of several link prediction methods on temporal networks. It provides some insights for practical usage of link prediction metrics.
Benzer Tezler
- Sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in social networks
MELİKE MERVE TEMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERHAN AKKAYA
- Yönsüz ağırlıklı hastalık ağında bağlantı tahmini
Link prediction in undirected weighted disease network
SERPİL GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- 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 hastalık ilaç bağlantı tahmini
Link prediction on disease drug social networks
İHSAN TUĞAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KAYA
- Explicit and implicit trust modeling compatibility and explicit trust link prediction in trust-based recommendation systems
Güvene dayalı öneri sistemlerinde açık ve örtük güven modelleme uyumluluğu ve açık güven bağlantısı tahmini
MEHMET UTKU DEMİRCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ