Geri Dön

Spor ağlarında bağlantı tahmini yöntemlerinin karşılaştırılması

Comprasion of link prediction methods of sports networks

  1. Tez No: 723516
  2. Yazar: MİNE KELEŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÖZKAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bağlantı tahmini, karmaşık ağlarda düğümler arasındaki bağlantıları analiz ederek gelecekte oluşabilecek muhtemel yeni bağlantıların tahmininde kullanılmaktadır. Özellikle dinamik ağlarda, düğümler arasındaki ilişkilerdeki değişkenlik yeni bağlantıların ortaya çıkmasıyla ya da mevcut bağlantıların kopmasıyla sonuçlanmaktadır. Bu durum ise düğümler arasındaki ilişkilerin gelecekte nasıl şekillenebileceğini analiz etmenin önemini arttırmaktadır. Sosyal ağlar, bilimsel işbirliği ağları, ticaret ağları gibi varlıkları arasındaki ilişkileri sürekli gelişen ve değişen gerçek dünya ağlarında da gelecekte olası yeni bağlantıların tahmin edilmesi önemlidir. Bağlantı tahmininin sosyal ağlar, bilimsel ağlar ve ticaret ağları gibi uygulandığı gerçek dünya ağlarında başarılı sonuçlar vermiş olması, bağlantı tahmini yöntemlerinin dinamik yapıya sahip farklı karmaşık ağlarda kullanılabilmesini mümkün kılmaktadır. Bununla birlikte farklı alanlardan ağlar oluşturularak bağlantı tahmininin yapılabilirliğini gösteren çalışmaların az olduğu görülmektedir. Bu tez çalışmasında, bağlantı tahmini yöntemlerinin mevcut kullanım alanlarından farklı olarak karmaşık ağ özelliklerine sahip spor ağlarındaki başarısı araştırılmıştır. Çalışmada Avustralya Açık Tenis turnuvalarından, UEFA Avrupa Ligi karşılaşmalarından ve Dünya Snooker Şampiyonası müsabakalarından farklı zaman periyotlarında oluşturulan ağlarda komşuluk tabanlı bağlantı tahmini yöntemleri uygulanmıştır. Komşuluk tabanlı bağlantı tahmini yöntemlerinin, uygulandığı ağlardaki başarısını ölçmek için AUC metriği kullanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda komşuluk tabanlı bağlantı tahmini yöntemlerinin spor ağlarında başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Link prediction is used to predict possible new links that may occur in the future by analyzing links between nodes in complex networks. Especially in dynamic networks, the variability in the relations between nodes results in the emergence of new connections or the breaking of existing connections. This situation increases the importance of analyzing how the relations between nodes can be shaped in the future. It is also important to predict possible new connections in the future in real-world networks such as social networks, scientific cooperation networks, trade networks, whose relationships are constantly evolving and changing. The successful results in real-world networks where link prediction is applied, such as social networks, scientific networks and trade networks, make it possible to use link prediction methods in different complex networks with dynamic structure. However, it is seen that there are few studies showing the feasibility of connection estimation by creating networks from different areas. In this thesis, the success of link estimation methods in sports networks with complex network properties, different from the current usage areas, was investigated. In the study, neighborhood-based connection estimation methods were applied in networks created in different time periods from Australian Open Tennis tournaments, UEFA Europa League matches and World Snooker Championship competitions. The AUC metric is used to measure the success of the neighborhood-based link prediction methods in the networks where it is applied. Especially in dynamic networks, the variability in the relations between nodes results in the emergence of new connections or the breaking of existing connections. In experimental studies, it is seen that neighborhood-based connection estimation methods give successful results in sports networks.

Benzer Tezler

  1. Popularity prediction of image posts in social networks based on user and post attributes

    Sosyal ağlarda görüntü içerikli paylaşımların kullanıcı ve paylaşım özelliklerine dayalı popülerlik tahmini

    MEHMETCAN GAYBERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  2. Kentsel mekan olarak yer altı alanları: Yenikapı - Hacıosman metro hattı örneği

    Underground areas as urban spaces: YenikapI - HacIosman metro line example

    HATİCE BETÜL MANNASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLDEN DEMET ORUÇ

  3. Havayolu taşımacılık sisteminde yer hizmetleri ve 'HAVAŞ' uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN DİKME

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Ulaşımİstanbul Üniversitesi

    DOÇ.DR. AYDIN AYAYDIN

  4. Yerel sosyal politika aktörleri arasındaki işbirliği ağına etki eden faktörler üzerine analitik bir inceleme: Kocaeli örneği

    An analytical study on factors affecting the collaboration network between local social policy actors: The case of Kocaeli

    KÜBRA YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Kamu YönetimiYalova Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHARREM ES

  5. Dijital medyada fanatizm: futbola ilişkin sosyal ağlarda nefret söylemi

    Fanaticism on digital media: hate speech related to football on social networks

    MERVE APSAR GÜZELKOKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyo-TelevizyonGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE