Makine öğrenmesi yöntemleri ile yapısal verilerin vektör gömülümleri
Vector embeddings of structural data by machine learning techniques
Yazar: SARMAD NIHAD MOHAMMED SALIH
Danışman: PROF. DR. SEMRA GÜNDÜÇ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Ağ yapısı = Network architecture ; Ağlar = Networks ; Grafik teorisi = Graph theory ; Kelime temsilleri = Word embeddings ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde artan veri miktarı ve karmaşıklığı, verilerdeki ilişkileri ve gizli kalıpları ortaya çıkarabilecek güçlü yöntemlere olan ihtiyacı artırmaktadır. Ağlar, bu karmaşık ilişkilerin yakalanmasında ve analizinde etkili bir araç sunmaktadır. Ancak ağların düzensiz yapısı, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının gerektirdiği sabit boyutlu vektör formatına uygun değildir. Bu nedenle, ağların yapısal bilgilerini vektör temsillerine dönüştüren yöntemlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, ağ verilerinin işlenmesi ve düğüm yerleştirme yöntemleri incelenerek, ağların yapısal özelliklerini koruyan düşük boyutlu vektör temsillerinin nasıl elde edileceği araştırılmıştır. Düğüm sınıflandırma, bağlantı tahmini ve topluluk tespiti gibi çeşitli ağ madenciliği görevlerinde makine öğrenimi ile ağ temsili öğreniminin entegrasyonunun performansı artırdığı gösterilmiştir. Bu kapsamda, ağların makine öğrenimi ile etkin bir şekilde analiz edilmesi için üç yeni yöntem önerilmiştir. İlk olarak, derece tabanlı rasgele yürüyüş yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem, düğüm derecelerine orantılı rasgele yürüyüşler yaparak, daha az sayıda yürüyüşle yüksek hassasiyette vektör temsilleri elde edilmesini sağlamıştır. İkinci olarak, Geçiş Olasılık Matrisi (TPM) yöntemi önerilmiş ve düğümlerin yerel yapısal özellikleri, anonim rasgele yürüyüşler aracılığıyla analiz edilmiştir. TPM, düğüm kimliklerinden ziyade bağlantı yapılarını vurgulayarak ağın derinliklerine inmeden daha verimli bilgi toplamayı sağlamıştır. Son olarak, metin verilerinin ağ yapısı ile incelenmesi amacıyla Kılavuzlu Geçiş Olasılık Matrisi (GTPM) yöntemi önerilmişitir. Bu yöntem, metinlerin gizli içeriklerini ve sözdizimsel unsurlarını dikkate alarak, kelimeler arasındaki ilişkileri daha iyi temsil eden yerleştirme vektörleri oluşturmuştur. Önerilen yöntemler, ağ analizi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli deneysel çalışmalara dayanarak değerlendirilmiş ve hesaplama verimliliği ile doğruluk açısından mevcut yöntemlere üstünlük sağlamıştır.

Abstract:
In today's world, the increasing volume and complexity of data have amplified the need for powerful methods capable of uncovering relationships and hidden patterns within the data. Networks provide an effective tool for analyzing such complex relationships, but their irregular structure is not compatible with the fixed-dimensional vector format required by traditional machine learning algorithms. Therefore, methods are needed to convert the structural information of networks into vector representations. This thesis explores how to obtain low-dimensional vector representations that preserve network structures through the examination of node embedding techniques. It demonstrates that integrating machine learning with network representation learning improves performance in tasks like node classification, link prediction, and community detection. In this context, three novel methods have been proposed for the effective analysis of networks using machine learning. First, a degree-based random walk method is developed, producing high-precision vector representations with fewer walks. Second, the Transition Probability Matrix (TPM) method analyzes local node structures using anonymous random walks, efficiently collecting information without deep exploration of the network. Lastly, the Guided Transition Probability Matrix (GTPM) method has been proposed for the analysis of text data within a network structure. This method generates embedding vectors that more accurately represent the relationships between words by taking into account the latent content and syntactic elements of the texts. The proposed methods have been evaluated through various experimental studies, including network analysis and text classification, demonstrating superiority over existing methods in terms of computational efficiency and accuracy.