Geri Dön

Hybrid approach to complex network-based link prediction for recommendation systems in Turkish publications

Türkçe yayınlarda öneri sistemleri için karmaşık ağ tabanlı bağlantı tahminine hibrit yaklaşım

  1. Tez No: 847476
  2. Yazar: ALI ASGHAR FAHAD FAHAD
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÖZKAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  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: 84

Özet

Bağlantı tahmini, karmaşık ağlardaki eksik bağlantıları ortaya çıkarmak veya gelecekte oluşabilecek yeni bağlantıları tahmin etmek için kullanılır. Bağlantı tahmini için önerilen geleneksel yöntemler, dinamik ağların genel yapısı göz önüne alındığında iki düğüm arasındaki benzerliğin ölçümlerine dayanmaktadır. Düğümlerin etkileşiminin zaman içinde değişmesi, bağlantı tahmin süreçlerinin gereksinimleri açısından yeterli değildir. Bu durum araştırmacıları karmaşık ağlarda ağın dinamik yapısına göre karar verebilecek yeni tahmin yöntemleri bulmaya teşvik etmiştir. Bu tezde, yerel benzerlik indeksi ve makine öğrenmesi teknikleri, Türk edebiyatındaki yayınlardan oluşturulan yazar-yayıncı ve yazar-yazar ağlarına uygulanmış ve olası işbirliklerine dayalı olarak tahminlerde bulunulmuştur. Veri setinde yayınlar yayınlanma yıllarına göre zaman periyotlarına ayrılarak oluşturulan ağların gelecek yıllarda nasıl gelişeceği gözlemlenmiştir. Bağlantı tahmin sürecinin başarısı AUC metriği ile ölçülmüştür. Deneysel çalışmaların sonuçları, geleneksel komşuluk tabanlı benzerlik indeksi yöntemleri ve makine öğrenmesi yöntemlerinden oluşan hibrit yaklaşımın benzerlik indeksi yöntemlerine göre daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Link prediction is used to uncover missing links in complex networks or to predict new links that may form in the future. Traditional methods proposed for link prediction are based on measures of the similarity between two nodes given the general structure of dynamic networks. Changing the nodes' interaction over time is insufficient for the requirements of link prediction processes. This situation has encouraged researchers to find new prediction methods that can make decisions in complex networks according to the dynamic structure of the network. In this thesis, local similarity index and machine learning techniques have been utilized for author-publisher, and author-author networks created from publications in Turkish literature, and possible collaborations based on predicted. In the data set, publications are divided into time periods according to their publication years, and it has been observed how the created networks will develop in the coming years. The success of the link prediction process has been measured by the AUC metric. The results of experimental studies have shown that the hybrid approach consisting of traditional neighborhood-based similarity index methods and machine learning methods is more successful than similarity index methods.

Benzer Tezler

  1. Hi-Fi ses sistemlerinin çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi

    Evaluation of Hi-Fi audio systems with multi-criteria decision making methods

    OZAN APAYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZERRİN ALADAĞ

  2. Form geometrisi-türetimi ve dönüşümü

    Form geometry-generation and transformation

    MUAMMER HAMARAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU

  3. CNN-based server state monitoring and fault diagnosis using infrared thermography

    Kızılötesi termografi kullanarak CNN tabanlı sunucu durumu izleme ve arıza teşhisi

    BELTUS NKWAWİR WİYSOBUNRİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA SALİH ERDEN

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Hydips: A Hybrid neural network based diagnostic tool for perinatal surveillance

    Perinatal takipte bir hibrit nöron ağına dayanan tanı aracı

    NAZİFE BAYKAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE YALABIK

  5. Machine learning based network anomaly detection

    Makine öğrenmesi tabanlı ağ anomali tespiti

    HİLAL HACILAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR

    PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR