Instagram sosyal ağından dörtlü örüntü keşfi ve etki analizini gerçek zamanlı gerçekleştirme
Quad pattern discovery and impact analyse on the instagram social networks in real time
Yazar: AHMET ANIL MÜNGEN
Danışman: PROF. DR. MEHMET KAYA
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu tezde sosyal ağ analizi ile topluluk ve örüntü keşfi ve topluluk içinde etki değeri tespiti ele alınmıştır.  Sosyal ağlar kullanıcıların aralarında birden fazla yön ve birden fazla şekilde etkileşim oluşturabildikleri platformlardır. Sosyal ağlardaki ilişkileri daha iyi anlayabilmek matematikçilerin, bilgisayar bilimcilerin, ekonomistlerin ve sosyologlar ile birlikte birçok bilim dalının ilgi alanına girer. Örüntü keşfi için grup analizi, karar ağaçları, genetik algoritmalar, sıklık desenleri, Segregasyon Matris Indeksi  ve uzaklık odaklı grup tespiti yapılan çalışmalardan bazılarıdır. Topluluk içinde etki değeri bulmak için istatistik analiz, benzerlik, sosyal birleşmeler ve istatistiki araçlar ve Yerel Yakınlık Yayılımı (TAP) ise bazı öne çıkan çalışmalardır.

Sosyal ağlarda bulunan veriler ile kullanıcının bilgilerini keşfetmek, kullanıcılar arasında ilişkileri tanımlamak, kullanıcının dahil olduğu grupları keşfetmek ve kullanıcının grup içi etkinliğini ölçmek gibi analizler yapılabilmektedir. Bu tezde öncelikle sosyal ağlarda örüntü keşfi ile ilgili öne çıkan araştırmalar incelenmiş ve karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Daha sonra; Huang ve Tang'in çok yönlü vektörler ile üçlü ilişki (triadic closure) metodunu temel alarak geliştirilen ve Quad Closure metodu olarak adlandırılan yöntem önerilmiştir. Bununla birlikte; etki analizi konusunda yapılmış çalışmalardan bahsedilmiş ve Tang ve Sun'ın Yerel Yakınlık Yayılımı (TAP) yaklaşımını temel alan ve quad closure method'un sonuçlarında etki analizi yapabilen Geliştirilmiş Yerel Yakınlık Yayılımı metodu önerilmiştir.

Abstract:
In this study, we focus on pattern discovery on social networks and impact analyze at communities.  Social Networks provide a platform that users can interact with each other in many ways. A lot of sciences like computer science, economy and sociology, are  interesting in community discovery. Group analysis, decision trees, genetic algorithms, frequency patterns, segregation Matrix Index and Centrality based Community Detection are some approaches for pattern discovery. Statistical analysis, similarity, social cohesion and statistical tools and Topical Affinity Propagation (TAP) are prominent methods for impact analyze in communities.

It is possible to define user's information, relationship within users, the groups that the user belongs, user activity in group.	We firstly reviewed principal works related with community discovery at social networks in comparison. Then, we proposed a new method named  Quad Closure Method which is based on Huang and Tang's triadic closure pattern method. On the other hand, we gave information about different impact analyze methods and we developed Tang and Sun's Topical Affinity Propagation (TAP) method to analyze impact factor on our Quad Closure Method's results.