Sosyal ağların çizge entropi kullanılarak analiz edilmesi ve uygulamaları
Analysis and applications of social networks with graph entropy
Yazar: İHSAN TUĞAL
Danışman: PROF. DR. ALİ KARCI
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kompleks yapılarda ölçüt sağlayan kavramlardan biri entropidir. Bu çalışmada
çizge entropi kullanılarak sosyal ağlarda analizler yapıldı ve uygulamaları gösterildi.
Sosyal ağların önemli problemlerinden olan merkezilik hesaplamaları için yeni
yöntemler önerildi. Entropinin ağ düğümlerinin merkeziliklerinin tespitindeki
yeteneği gösterildi. Entropi hesaplamaları Karcı entropi, Renyi entropi ve Shannon
entropi ile yapıldı. Daha önce sosyal ağlarda hiç kullanılmamış Karcı entropi sosyal
ağlara uygulanmış oldu. Shannon ve Renyi entropi ile kıyaslandı. Karcı entropi ve
Renyi entropide kullanılan 𝛼 değeri için ağın topolojik özelliklerinden olan yoğunluk
ve kümelenme katsayısı kullanılarak bulanık 𝛼 seçim algoritması önerildi. Önerilen
yöntemler Flags, Air Traffic ve Netscience veri setlerine uygulandı. Analiz sonuçları
geleneksel merkezilik ölçümleri olan derece, arasındalık, yakınlık ve özvektör
merkeziliği ile kıyaslandı. Önerilen yöntemin doğruluğu, etkinliği ve uygulanabilirliği
gösterildi. Yerel ve küresel ölçümler yapılabildi. Geleneksel yöntemlerin çözüm
üretemediği bazı karmaşık yapılarda Karcı entropi ve Renyi entropi ile en etkin
aktörler tespit edilebildi. Sosyal ağlarda düğüm derecelerinin ve kenar ağırlıklarının
etkisi beraber ölçülebildi. Sosyal ağlara yeni veri setleri kazandırıldı.

Abstract:
One of the concepts that provide criteria in complex structures is entropy. In this
study, graph entropy was used to analyze social networks and their applications were
shown. New methods were proposed for node centrality, one of the major problems of
social networks. The ability of entropy to determine the centrality of network nodes
was demonstrated. Entropy calculations were performed with Karcı entropy, Renyi
entropy and Shannon entropy. Karcı entropy, which had never been used in social
networks before, was applied to the social networks. A fuzzy α selection algorithm
was proposed to determine the α value used in the Karcı entropy and Renyi entropy
using density and clustering coefficient, which are the topological properties of the
network. The proposed methods were applied to the Flags, Air Traffic, and Netscience
data sets. Karcı entropy was compared with Renyi and Shannon entropies. The results
of the analysis were compared with the traditional centrality measures which are
degree, betweenness, closeness, and eigenvector centralities. The accuracy,
effectiveness, and applicability of the proposed method were shown. Local and global
measurements were performed. Karcı entropy and Renyi entropy were able to identify
the influential actors in some complex systems where conventional methods cannot
find a solution. The effect of node degrees and edge weights to the centrality could be
measured together. New data sets were introduced to social networks.