Geri Dön

Ağlar için merkezilik ölçüleri

Centrality measures for networks

  1. Tez No: 884269
  2. Yazar: MOHAMMED MAHMOD FATIH ARABAJALI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN MUTLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Ağ analizi, bir ağ şeklinde ifade edilebilen yapıları incelemek için son yıllarda oldukça önemli bir araç haline gelmiştir. Bir ağ, elemanlar ve bu elemanlar arasındaki ilişkilerden oluşmaktadır. Ağlar gerçek hayatta pek çok alanda (sosyoloji, psikoloji, fizik, kimya, biyoloji, internet, iletişim, vs.) karşımıza çıkmaktadır. Ağ analizi, bu ağlardaki elemanların ve ilişkilerin özelliklerini incelemek için kullanılır. Özel olarak, bir ağdaki elemanların önem derecesini ya da merkeziliğini belirlemek için merkezilik ölçüleri adı verilen ölçüler kullanılır. Pek çok merkezilik ölçüsü bulunmakla birlikte, en sık kullanılan merkezilik ölçüleri; derece, yakınlık, uzaklık, arada olma, özvektör, Katz, PageRank, vs. merkeziliği şeklindedir. Bu merkezilik ölçülerinden hangisinin kullanılacağı analiz edilecek ağın yapısına, ağdaki elemanların ve elemanlar arasındaki ilişkilerin özelliklerine bağlı olarak değişmektedir. Bu tez çalışmasında ağ analizi teorisinde kullanılan temel merkezilik ölçüleri tanıtılmıştır. Özel olarak derece, yakınlık, uzaklık, arada olma, özvektör, Katz, ve PageRank merkezilik ölçüleri ele alınmıştır. Ayrıca bu merkezilik ölçüleri yönsüz ağlar, yönlü ağlar ve ağırlıklı ağlar için ayrı ayrı ifade edilmiştir. Her bir merkezilik ölçüsünün tanımı, avantajları, dezavantajları ve kullanım alanları ifade edilmiştir. Alınan örnek ağlar için bu merkezilik ölçüleri Pajek programı yardımıyla hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

Network analysis has become a very important tool in recent years to examine structures that can be expressed as a network. A network consists of elements and relationships between these elements. Networks appear in many fields in real life (sociology, psychology, physics, chemistry, biology, internet, communication, etc.). Network analysis is used to examine the properties of elements and relationships in these networks. Specifically, so-called centrality measures are used to determine the importance or centrality of elements in a network. Although there are many centrality measures, the most commonly used centrality measures are degree, closeness, farness, betweenness, eigenvector, Katz, PageRank, etc. Which of these centrality measures will be used varies depending on the structure of the network to be analyzed, the characteristics of the elements in the network and the relationships between the elements. In this thesis study, the basic centrality measures used in network analysis theory are introduced. In particular, degree, closeness, farness, betweenness, eigenvector, Katz, and PageRank centrality measures are discussed. Additionally, each centrality measure is expressed separately for networks, directed networks, and weighted networks. The definition, advantages, disadvantages and usage areas of each centrality measure are stated. These centrality measures are calculated for some sample networks with the help of the Pajek software.

Benzer Tezler

  1. Centrality and connectivity analysis of airport networks: Cases of Turkey and Europe

    Havaalanı ağlarının merkezilik ve bağlantı analizi: Türkiye ve Avrupa örnekleri

    CEM ERSÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ KARAMAN

  2. Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks

    Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini

    ABUBAKHARI SSERWADDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN

  3. Network topology and dynamic data analysis in Saccharomyces cerevisiae

    Ağ ilingesi ve Saccharomyces cerevisiae'de devingen veri analizi

    MUHAMMED ERKAN KARABEKMEZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BETÜL KIRDAR

  4. Yapay sinir ağları işleyişinin sosyal ağ analizi yardımı ile çözümlenmesi

    Analyzing the process of the artificial neural networks by the help of the social network analysis

    VİLDAN GÜLPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK ALTAŞ

  5. Kadınların kariyer gelişimlerinde sosyal sermaye edinme biçimleri: Bağımsız kadın yönetim kurulu üyeleri üzerine bir araştırma

    The forms of social capital acquisition in career developments of women: A research on independent women board of directors

    HALE ALAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. CENK SÖZEN