Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/11935
Title: A comparative analysis of two most recent dynamic community tracking methods
Other Titles: İki güncel dinamik topluluk takibi yönteminin karşılaştırmalı bir çalışması
Authors: Karataş, Arzum
Şahin, Serap
Izmir Institute of Technology
Izmir Institute of Technology
Keywords: Dynamic networks
Community detection
Community tracking
Issue Date: 2019
Publisher: Izmir Institute of Technology
Abstract: Real world networks are intrinsically dynamic, and they are mostly represented by dynamic graphs in virtual world. Analysis of these dynamic network data can give valuable information for decision support systems in many domains in criminology, politics, health, advertising and social networks etc. Community tracking is important to analyze and understand the dynamics of the group structures and predict the near futures of communities. With a successful analysis of these data, software engineering tools and decision support systems can produce more successful results for end users. In this study, we present a comparative study of two important and recent community tracking methods in terms of accuracy, algorithmic complexity and their characteristics. We use a benchmark dataset which have ground truth community information detected each time step as a test bed.
Gerçek dünya ağları doğaları gereği dinamiktirler ve sanal ortamlarda çoğunlukla dinamik çizgelerle temsil edilirler. Bu dinamik ağlardaki verilerin analizi kriminoloji, politika, sağlık, reklamcılık ve sosyal ağlar vb. gibi pek çok alanda karar destek sistemleri için değerli bilgilerin elde edilmesine katkıda bulunur. Toplulukların takibi, ağda bulunan toplulukların dinamizmini ve eğilimlerini analiz etmek, anlamak ve bu toplulukların yakın geleceklerinin kestirimi için çok önemlidir. Bu verilerin başarılı bir şekilde analiz edilmesi halinde yazılım mühendisliği araçları ve karar destek sistemleri son kullanıcılar için daha sağlıklı sonuçlar üretir. Bu çalışmada, seçtiğimiz iki önemli ve güncel yöntemi doğruluğu, algoritmik karmaşası ve genel özellikleri bakımından karşılaştırmalı olarak inceledik. Biz bu çalışmada topluluk takibi üzerine geliştirilmiş ve her basamakta tespit edilen topluluk bilgisini içeren sentetik veri kümeleri kullandık.
Description: UYMS 2019 Turkish National Software Engineering Symposium Proceedings of the 13th Turkish National Software Engineering Symposium İzmir, Turkey, September 23-25, 2019
URI: https://hdl.handle.net/11147/11935
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Binder2.pdfConference Object878.53 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

16,722
checked on Aug 8, 2022

Download(s)

26
checked on Aug 8, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.