Akademi̇k Yazarlarin Yayinlari Arasindaki̇ İli̇şki̇ni̇n Sosyal Ağ Benzerli̇k Yöntemleri̇ İle Tespi̇t Edi̇lmesi̇

Abstract

Öz: Sosyal ağlar günümüzde oldukça popüler bir konumda bulunmaktadır. İnsanlar tarafından yoğun olarak kullanılan bir platform halini almıştır. Bu durum yüksek miktarda veri üretimine neden olmaktadır. Bu verilerin anlamlı ve faydalı bir forma dönüştürebilmek için birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler arasında veri madenciliği teknikleri ilk sıralarda yer almaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği ve sosyal ağ yöntemleri kullanılarak yazarların yayınlarında belirtmiş oldukları anahtar kelimelere göre ilgili yazarlar arasındaki çalışma alanı benzerlikleri tespit edilmiştir. Veri seti olarak IDAP 2018(International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing) sempozyumunun yayın verileri kullanılmıştır. 536 yazar ve 1188 anahtar kelimeden oluşan veri setine Jaccard, Euclidean, Cosine benzerlik yöntemleri uygulanmıştır ve çalışmalarına göre yazarların yayınları arasındaki benzerlikler analiz edilerek karşılaştırılmıştır. Yazarların sonraki yayınlarında birbirleri ile çalışma yapabilmeleri açısından yönlendirici sonuçlar elde edilmiştir. Verilerin analize uygun forma getirilmesi için SQL Server kullanılırken, analiz ve görsel öğelerin oluşturulması için ise, R dili ve R Studio IDE kullanılmıştır.

Efficient Algorithm for Dominatig Set In Graph Theory Based on Fundamental Cut-Set

“…Graphs have 2 significant parameters as vertices and edges. Graphs are expressed as G = (V, E), where V is the set of nodes, and the edges combine nodes (vertices), and E is the set of edges connecting the nodes to one another [22]. Graphs are used easily in modelling many problems.…”

Bağlı Graflarda Etkili Düğümlerin Belirlenmesinde Yeni Bir Yaklaşım

“…Tasarlanan ağın analizi, en kısa yolun tespiti gibi popüler problemlerin çözümünde kullanılan önemli bir veri yapısı türüdür. Düğüm ve kenar olmak üzere 2 ana bileşeni vardır [12]. Şekil 1.…”

“…Çizgeler(Graph) Ç= (D,K) biçiminde tanımlanmaktadır. D düğüm kümesini simgelerken, K ise düğümler arasındaki bağlantıyı sağlayan kenar kümesidir [12]. Çizgeler bağlantı yönlerine göre yönlü, yönsüz ve karışık olmak üzere isimlendirilmektedir.…”

A Jaccard Similarity-Based Model to Match Stakeholders for Collaboration in an Industry-Driven Portal

“…The coefficient is occasionally used to measure the similarity of text, which corresponds to quantitative, multidimensional data when handled as a bag of words [14] (p. 75). In addition, the measure might be used in social network analyses [15] to find out the similarity of authors in terms of focal research areas, through a comparison of keywords in publications. Moreover, the measure was used to group machines regarding their components in cellular manufacturing [16].…”