Sosyal ağlarda topluluk yapılarının analizi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2012
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Sosyal ağlar, barındırdıkları sosyal aktörlerin ilişkilerine ait oldukça faydalı bilgiler ihtiva etmektedirler. Bu yapı ve ilişkilerin analiz edilmesi aracılığıyla yakınlıklar, benzeşmeler, eğilimler ve etkileşimler gibi verilere ulaşılarak ağdaki ilişkiler hakkında çeşitli yorumlara veya tahminlere varılabilir. Özellikle internet teknolojisinde yaşanan teknik ve kültürel gelişmeler ile sosyal ağlara ilişkin veriler somutlaşmış ve ölçülebilir hale gelmiştir. İnternet üzerinde gerçekleşen sosyal iletişim sonucu oluşan veri yığını çok büyük boyutlara ulaşmaktadır. Söz konusu devasa boyuttaki veri yığını içerisinden anlamlı bilginin çıkarılabilmesi için ?Web Madenciliği? teknikleri kullanılmaktadır. Dijital sosyal ağların web madenciliği teknikleri kullanılarak analiz edilmesi ve bu sayede akademik, ticari, sosyolojik vb. alanlarda kıymetli verilere ulaşılması önemli bir çalışma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada genel hatları ile sosyal ağların web madenciliği teknikleri ile analizine ilişkin yöntemler incelenmiştir. Web madenciliği tekniklerinden biri olan ?Web Yapı Madenciliği? ile akademik yayınların içerikten bağımsız olarak benzerliklerinin tahmin edilebilmesi amacıyla literatürde mevcut olan ortak atıf analizi metotlarından farklı bir yaklaşım sunulmuş ve bibliyografik veri seti üzerinden elde edilen sonuçlar mevcut yöntemler ile kıyaslanmıştır.
Social Networks contain useful knowledge about the relationships between actors that they include. By the help of the analysis of these relationships one can determine the relations such as closeness, similaritiy, trends and interactions and can have some precious estimations and comments about the network. Especially, the technical and cultural developments of internet technologies make the communication data on social networks concrete and computable. The data which is formed as a result of social communication on the Internet reaching huge amounts. Usage of Web Mining Techniques are popular to resolve the useful information from that chaotic data pile. Analyzing digital social networks with the help of web mining techniques and reaching valuable academical, commercial and sociological knowledge has been a very remarkable subject of the study. In this study, in general terms about the analysis of social networks by the help of web mining techniques and methods are studied. Using "Web Structure Mining", which is one of the web mining techniques, a different approach to the common methods of citation analysis is presented in order to predict the similarity between academical documents regardless of content similarity. The results obtained via the bibliographic data set are compared with existing methods.
Social Networks contain useful knowledge about the relationships between actors that they include. By the help of the analysis of these relationships one can determine the relations such as closeness, similaritiy, trends and interactions and can have some precious estimations and comments about the network. Especially, the technical and cultural developments of internet technologies make the communication data on social networks concrete and computable. The data which is formed as a result of social communication on the Internet reaching huge amounts. Usage of Web Mining Techniques are popular to resolve the useful information from that chaotic data pile. Analyzing digital social networks with the help of web mining techniques and reaching valuable academical, commercial and sociological knowledge has been a very remarkable subject of the study. In this study, in general terms about the analysis of social networks by the help of web mining techniques and methods are studied. Using "Web Structure Mining", which is one of the web mining techniques, a different approach to the common methods of citation analysis is presented in order to predict the similarity between academical documents regardless of content similarity. The results obtained via the bibliographic data set are compared with existing methods.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Boy, O. (2012). Sosyal ağlarda topluluk yapılarının analizi. İnönü Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. 1-80 ss.
