Dinamik ağlarda hastalık yayılma analizi
Disease spread analysis in dynamic networks
- Tez No: 848463
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Covid-19 hastalığının hızlı şekilde pandemi seviyesine yükselmesi nedeniyle tüm dikkatler epidemiyoloji alanına çevrilmiştir. Epidemiyoloji alanında sıklıkla kullanılan SIR temelli kompartıman tipi tahmin modellerinin bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. Bunlardan birisi topluluğun homojen ve tüm bireylerin aynı özelliğe sahip olduklarının varsayılmasıdır. Yapılan çalışmada, topluluklarda hastalık yayılımı ile ilgili öngörü sahibi olmak amacıyla geleneksel yöntemlere alternatif olarak kullanılabilecek güncel yöntemler ele alınmaktadır. Gerçek hayatta topluluk heterojen yapıda ve bireyler farklı niteliklere sahip olduğu için ilk olarak bireylere ait temel merkezilik değerleri elde edilmiştir. Farklı bir yaklaşım olarak Louvain yöntemi ile topluluk içerisindeki alt topluluklar ortaya çıkarılarak bireylerin temel merkezilik değerleri hesaplanmıştır. Son olarak Node2Vec yöntemi ile bireylere ait öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar destek yöntemlerinden TOPSIS yöntemine girdi olarak verilmiştir. Bireylere ait yeni özniteliklerin eklenebilmesi, değiştirilebilmesi gibi değişikliklere uyum sağlaması amacıyla TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Enfekte bireylerin seçimi rastgele şeklinde, bağışık bireylerin seçimi ise TOPSIS sonucu elde edilen sıralamalara göre yapılmıştır. Enfekte ve bağışık bireylerin seçimi sonrasında ağdaki hastalık yayılımı izlenerek simülasyon sonucu ortaya çıkan toplam enfekte birey sayıları hesaplanmıştır. Tüm örneklere ait simülasyonlar sonucu elde edilen enfekte birey değerleri karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Sonuç olarak, insan- insan etkileşimine göre oluşturulan iki veri seti için en iyi sonuç Louvain ile TOPSIS yönteminin birleşiminden elde edilmiştir. Sosyal medyadaki arkadaşlık ilişkilerine göre oluşturulan diğer veri setinde ise derece merkeziliği yöntemi başarılı olmuştur. Çalışmanın genel olarak ilgili alanda Türkçe literatüre katkı sağlayacağı ve kullanılan yöntem ve teknikler sayesinde hastalık yayılımının yavaşlatılması veya durdurulması amacıyla yapılacak önleme faaliyetlerinde (örneğin izolasyon, aşı vb.) kullanılacak olan kısıtlı imkanların en etkili şekilde uygulanması için karar vericilere, uygulayıcılara birey seçiminde yardımcı olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Due to the rapid escalation of the Covid-19 disease to pandemic levels, all attention has turned to the field of epidemiology. Traditional SIR-based compartmental prediction models frequently used in epidemiology have certain limitations. One of these limitations is the assumption of homogeneity within the community, where all individuals are assumed to have the same characteristics. In this study, alternative methods that could be used instead of traditional approaches to gain insights into disease transmission in communities are discussed. In real life, communities have a heterogeneous structure, and individuals possess different attributes. Therefore, the first step was to obtain fundamental centrality values for individuals. As a different approach, the Louvain method was used to identify sub-communities within the larger community, and the fundamental centrality values of individuals were calculated accordingly. Lastly, the Node2Vec method was employed to extract attribute features for individuals. The obtained data were input into the TOPSIS method, a multi-criteria decision support technique. The TOPSIS method was utilized to accommodate changes such as the addition or modification of new attributes related to individuals. The selection of infected individuals was done randomly, while immune individuals were selected based on the rankings obtained from the TOPSIS results. After the selection of infected and immune individuals, the spread of the disease in the network was monitored, and the total number of infected individuals resulting from the simulation was calculated. The values of infected individuals obtained from simulations for all examples were compared and analyzed. As a result, the combination of the Louvain and TOPSIS methods yielded the best results for two datasets created based on human-human interactions. In the other dataset created based on friendship relationships on social media, the degree centrality method was successful. It is believed that this study will contribute to the Turkish literature in the relevant field and provide decision-makers and implementers with assistance in individual selection for preventive activities aimed at slowing down or stopping the spread of the disease, such as isolation and vaccination, by utilizing limited resources in the most effective way possible.
Benzer Tezler
- Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks
Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini
ABUBAKHARI SSERWADDA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN
- Akademik iş birliklerinin sosyal ağ olarak incelenmesi ve baskın küme tespiti
Investigation of academic collaborations as social network and determination of dominating set
MÜBERRA KAYGUSUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN İNCE
- On applications of circuits systems and signal theory in systems biology
Devreler sistemler ve sinyal teorisinin sistemsel biyoloji üzerine uygulamaları
NESLİHAN AVCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
BiyomühendislikDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Koruyucu amaçlı mantar aşısı kullanılan atlarda dinamik tiyol/disülfit dengesi ve total oksidan/antioksidan dengenin değerlendirilmesi
Evaluation of dynamic thiole/disulfite balance and total oxidant/ antioxidant balance in horse used with protective fungus vaccine
ÜLKÜ KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Veteriner HekimliğiAksaray Üniversitesiİç Hastalıkları (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER ÇAMKERTEN
- Pemfigus tanısı ile sistemik tedavi alan hastalarda tedavinin inflamatuvar belirteçlere ve hastalık şiddetine olan etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effects of systemic therapy on inflammatory markers and disease severity in patients with pemphigus
MEHMET ENES GÜNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
DermatolojiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hast. Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PERİHAN ÖZTÜRK