Nesnelerin ağı: Çizge tabanlı bağlantılı veri görselleştirme ve sosyal ağ analizi uygulamaları
Network of things: Graph based linked data virtualization and social network analysis applications
Yazar: CEM TURAN
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Belirsiz veriler = Uncertain data ; Budanmış veri = Truncated data ; Coğrafi veri tabanları = Geographical databases ; Dairesel veriler = Circular data ; Görsel veri tabanı = Visual database ; Kavramsal veri modeli = Conceptual data model ; Nesnesel veri tabanı = Object oriented database ; Çapraz-sınıflanmış veriler = cross-classificied data ; Çoklu veri tabanı sistemleri = Multi database systems ; İlişkisel veri tabanı = Relational database

Özet:
İnsan beyni üzerinde yapılan bilimsel çalışmalar, biyolojik veri işleme süreçlerinde etkin olan temel parametrenin ilişkiler olduğunu göstermektedir: Beynimiz öğrenme süreçlerinde bilgi-hafıza etkileşimini sağlarken, bilginin çağrıştırdığı ilişkileri kullanmaktadır.
Bilgisayar bilimlerinin klasik metriği içerisinde nümerik, alfanümerik, tarih, mantıksal gibi niceliksel bilgi tutmaya odaklı veri yapıları yoğun olarak kullanılmaktaydı. Ancak içine girdiğimiz kabul edilen Web 3.0 teknolojik seviyesi anlamsal ve sezgisel ağ tanımını günlük yaşamın içine kattı. Gelinen seviye, bilginin sadece nicel bir değerden ibaret kalamayacağını göstermiş, bilgilerin mikro düzeyden makro düzeye kadar farklı boyutlarda, birlikte oluşturdukları ilişki alanları dikkati çekmiştir.
Büyük veri kavramı, ilişkiler açısından değerlendirilmeye aday, bu tür bilgi yığınlarını içermektedir ve hayatın her ölçeğinde bulunmaktadır. Milyarlarca baz çiftinin farklı kombinasyonlarla oluşturdukları, hücre yapısındaki DNA dizilimlerini incelemeyi konu edinen Biyoenformatik'ten sinir sistemi ve beyin içi sinaptik veri etkileşimlerini araştıran Nöroenformatik alana, insanlar arasındaki davranış ve tercihleri etkileyen, genellikle sosyal ağ ile özdeşleştirilen sosyoenformatik çalışmalardan uzay tabanlı enformasyona (UN-SPIDER, Birleşmiş Milletler projesi) her ölçek ve alanda veri yığınlarının karmaşık ilişkilerinden söz edilmektedir.
Çok disiplinli çalışmayı gerektiren bu ve benzeri alanlardaki en önemli anahtar ağ bilimidir. Bilgisayar ve matematik bilimlerinin bir uzantısı olan çizge teoremleri, ağaç yapıları kökeninde nicel veriler arasındaki anlamsal (semantik) ilişkilerin görülebilir kılınması ve bazı yaklaşımlarla bu ilişkilerin iyileştirilmesi, geleceğe yön vereceği düşünülen çok önemli bir yaklaşımdır. Son yıllarda özellikle pazarlama dünyasının keşfederek, internete bağlı kullanıcılar üzerinde yoğun olarak uyguladığı bu girişimler, trafik düzenlemesinden kamu yönetimine, kanser gibi önemli hastalıklarla mücadeleden yeni nesil karar destek sistemlerinin üretimine kadar önemli alanlarda çözümleyici olabilir.
Bu tezde önce,  ağ biliminin zeminini oluşturan temel felsefe, dinamiklerini miras aldığı çizge teorisi ve halen gelişim sürecini devam ettirmekte olan sosyal ağ analizi disiplinine dair başlıca metrikler ve tarihi gelişim süreçleri ele alınmış; daha sonra bu ilkeler ışığında, ağ biliminin günlük yaşamla iç içe olduğuna vurgu yapan, dikkat çekici ve özgün bazı örnekler irdelenmiştir.

Abstract:
Research done on human brain shows that the most significant parameter is relation in biological data processing. In learning, the brain uses relationships associated with data while it establishes connections between data and memory. 
Generally, computer science used to use quantitative data types such as numeric, alfanumeric, date, logical but semantic network definition has been added to the conventional data structures today called Web 3.0 period. Data is not only quantitative but may have relation based meanings.
The term of "Big Data" describes huge data which is worth to be analysed and it exists in everywhere from micro to macro measure of life such as Bioinformatics, Neuroinformatics, Space-informatics (ex. UN-SPIDER, United Nations project). 
Network analysis science has become the most important key in multidisciplinary works. The source of network analyse science is graph theory and tree structures which are owned by computer science and maths. It is a popular tool since the exploration of it by marketing industry in order to hunt new customers but it can be applied in a great wide area which varies from traffic and transportation optimization of a city to the fight of cancer disease or modelling of company management so it can be a new generation problem resolver for decision support systems.
In this thesis, firstly, basic subjects which social network analysis is based on are discussed: Graph theory, terms of network, philosophy of network, historical background and basic terms of network science which have been still developing day by day. After these introduction, some interesting and special examples are given so that they take care of researchers to apply data networks science to their areas.