Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6895
Title: Analysis of feature pattern mining approaches on social network: A case study on Facebook
Other Titles: Sosyal ağlarda özellik örüntü madenciliği yaklaşımlarının analizi: Facebook üzerinde durum çalışması
Authors: Şahin, Serap
Öztürk, Elif
Keywords: Facebook
Social networks
Pattern mining algorithms
Issue Date: Dec-2017
Publisher: Izmir Institute of Technology
Source: Öztürk, E. (2017). Analysis of feature pattern mining approaches on social network: A case study on Facebook. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
Abstract: Pattern mining algorithms obtain patterns frequently seen in a database and complex graphs which are available from gene networks to social networks. Complex graphs contain lots of valuable information on their nodes or edges. For this reason, pattern mining algorithms can be used to extract data from complex networks. However, these algorithms usually work on the graphs whose nodes have a single label. If these algorithms are implemented on multi labeled (multi-attributed) complex graphs, their complexities belong to NP-Complete. For this reason, in this study, different approaches have been evaluated to find patterns. The goal is to understand related methods and algorithms with their pros and cons to obtain common feature patterns from multi-attributed complex graphs. We also selected Facebook social network complex graph data set (SNAP - Stanford University FaceBook anonymized data set) as an application domain and we analyzed the most frequent feature patterns on friendship relations.
Günümüzde, kompleks çizgeler gen ağlarından sosyal ağlara kadar her alanda bulunmaktadır. Kompleks çizgeler diğer yapılara göre daha fazla veri içerdiğinden, kompleks çizgelerin madenciliği sonucunda daha anlamlı ve değerli bilgiler elde edilebilir. Bu çalışmada kompleks çizgelerden ortak özelliklere sahip örüntüler elde edilmek istenmiştir. Örüntü madenciliği algoritmaları bir veritabanından sıklıkla görülen örüntülerin elde edilmesini sağlar. Bu nedenle kompleks ağlardan veri elde edebilmek için örüntü madenciliği algoritmaları kullanılabilir. Ancak bu algoritmalar genellikle düğümleri tek etikete sahip olan çizgeler üzerinde çalışmaktadır. Bu algoritmalar, sosyal ağ çizgeleri gibi çok etiketli kompleks çizgelere uygulandığında maalesef algoritmaların karmaşıklık derecesi NP-tam sınıfına ait olmaktadır. Bu nedenle, bu çalışma kapsamında ilgili çizge algoritmaları, çizgenin veri setlerine dönüştürülmesi ve dönüşüm sonrası oluşturulan data setinde standart desen bulma algoritmalarının kullanılması gibi yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemler güçlü ve zayıf yönleri ile, çok etiketli kompleks çizgelerinde desen analizi hedefi için değerlendirilmiştir. Bu çalışma sürecinde, uygulama alanı olarak Facebook SNAP veri seti kullanılmış, arkadaşlık ilişkilerinde en yüksek sıklıkla görülen ortak etiket deseni araştırılmıştır.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2017
Full text release delayed at author's request until 2019.01.16
Includes bibliographical references (leaves: 54-57)
Text in English; Abstract: Turkish and English
URI: http://hdl.handle.net/11147/6895
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T001698.pdfMasterThesis4.6 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

24
checked on Dec 8, 2021

Download(s)

24
checked on Dec 8, 2021

Google ScholarTM

Check


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