7 research outputs found
Sosyal ağlarda hastalık ilaç bağlantı tahmini / Link prediction on disease drug social networks
AIR TRAFFIC ANALYSIS OF COUNTRIES WITH RENYI ENTROPY
Merkezilik sosyal ağ analizi yapan kişilerin en çok çalıştığı konulardan biridir. Bir ağdaki en etkili ve sisteme etkisi olan varlıkların tespiti merkezilik ölçüleri ile bulunabilir. Bu çalışmada Renyi entropi ile havayolu trafiği verileri kullanılarak bu alandaki en etkili ülkeler çizge yapısında analiz edildi. Hava trafiğinde en merkezi ülkeler tespit edildi. Ağırlıklı ve yönlü bir ağda Renyi entropi ile merkezilik ölçümlerinin yapılabileceği gösterildi. Bir ağdaki hayati öneme sahip düğümlerin tespiti için bir yöntem önerildi. Shannon’dan farklı olarak Renyi’de ? katsayısı kullanılarak farklı durumlar için sonuç elde edilebileceği görüldü. Sadece kenar ağırlıklarının veya düğüm derecelerinin etkisinin ölçülmesi bazen doğru sonuçlar vermediği için ?’nın bu etkiyi ayarlamak için kullanılması daha doğru sonuçlar almamızı sağladı.Centrality is one of the most frequently studied subjects of social network analysis. The identification of the most effective entities in a network or system can be found by measures of centrality. In this study, using the data of air traffic with Renyi entropy, the most influential countries in this field were analyzed in the graph structure. The most effective countries in air traffic were identified. It has been shown that centrality measurements can be made with Renyi entropy in a weighted and directional network. A method for the detection of vital nodes in a network was proposed. Difference from Shannon, it was observed that results could be obtained for different situations by using the ? coefficient in Renyi. Sometimes measuring only the effect of edge weight or node degree does not yield accurate results. Using ? to adjust this effect has enabled us to get more accurate results
Comparisons of Karcı and Shannon entropies and their effects on centrality of social networks
In order to measure the amount of different information in a system, entropy concept can be used. Graph entropy measures nodes’ contribution to the entropy of the graph. By this way, the influential actors can be identified. Due to this case, a new entropy-based method was proposed to identify the influential actors. Karcı entropy was applied to the social networks first time. The alpha parameter allowed us to combine many different conditions together when measuring in the network. The other important contribution of this paper is to predict the value of alpha parameter of Karcı entropy by using fuzzy logic. After that Karcı and Shannon entropies were compared based on experimental results. Moreover, Karcı entropy was compared to traditional centrality measures. If Karcı entropy definition is considered as a set of entropies, Shannon entropy can be regarded as an element of this set. Accordingly, it can be concluded that Karcı entropy is superior to Shannon entropy. © 201
Çizgelerde Yapısal Karmaşıklığın Ölçülmesinde Farklı Parametrelerin Kullanımı
maummfdÇizgelerde yapısal karmaşıklığı ölçmek için entropi kullanılabilir. Entropi ölçüsü çizgelerdeki düğüm ve kenarların yerleşimi hakkında bilgiler verir. Elde edilen ölçü kompleks sistemlerin yorumlanmasına yardımcı olur. Bu çalışmada Shannon entropi ölçümler için kullanıldı. Hesaplamalarda çizgedeki toplam düğüm sayısı, toplam kenar sayısı, toplam düğüm derecesi, maksimum oluşabilecek kenar sayısı gibi parametreler kullanılarak entropi değerleri bulundu. Farklı çizge türlerinde bu parametrelerle elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı. Düğüm sayısı birer birer artırılarak ölçümler tekrarlandı. Düğüm sayısı ve kenar sayısı arttıkça değerlerin ne yönde oluştuğu gözlemlendi. Hangi çizge türünde hangi parametrenin kullanımının doğru olacağı örneklerle gösterildi.102725
Kültürel ve Coğrafi Parametrelere Göre Lider Ülkelerin Tespiti
The cultural and geographical situation of countries cover the most important factors determining the relations between countries. In this study, a new method was proposed to identify the influential countries. Similarities were calculated by religion, language, zone, and landmass information of countries. This data was transformed into a graph structure. Central countries were determined by Shannon and Karcı entropy over country similarities. The number of similarities and similarity ratios of each country with other countries were used when identifying the influential countries. The difference of Karcı entropy from Shannon, that the effect of these two values can be adjusted by the alpha. With the parameters used, the determination of countries' leadership will reveal new analysis and perspectives in international relations.Ülkelerin kültürel ve coğrafi durumu, ülkeler arasındaki ilişkileri belirleyen en önemli faktörlerdir. Bu çalışmada çizge entropi kullanılarak, sosyal ağ analizi yöntemleri ile lider ülkeler tespit edildi. Ülke benzerlikleri kültürel ve coğrafi parametreler olan din, dil, bölge, kıta bilgileri ile ölçüldü. Benzerlikler kullanılarak ülkelerin ilişki yapısı çizge yapısında çıkarıldı. Sosyal ağ yapısında merkezi ülkelerin tespiti için geleneksel merkezilik ölçümleri yerine Shannon ve Karcı entropi kullanıldı ve elde edilen sonuçlara göre bu iki entropi türü kıyaslandı. Karcı entropi de Shannon’dan farklı olarak bu iki değerin ölçümdeki etkisinin alfa ile ayarlanabildiği gösterildi. Bu çalışmada kullanılan parametrelerle elde edilen sonuçlar ve önerilen yöntemler ile ülkelerin liderliğinin ve etkinliğinin belirlenmesi uluslararası ilişkilerde yeni analizler ve bakış açıları ortaya çıkaracaktır
RENYI ENTROPI ILE ÜLKELERİN HAVA TRAFİĞİNİN ANALİZİ
Merkezilik sosyal ağ analizi yapan kişilerin en çok çalıştığı konulardan biridir. Bir ağdaki en etkili ve sisteme etkisi olan varlıkların tespiti merkezilik ölçüleri ile bulunabilir. Bu çalışmada Renyi entropi ile havayolu trafiği verileri kullanılarak bu alandaki en etkili ülkeler çizge yapısında analiz edildi. Hava trafiğinde en merkezi ülkeler tespit edildi. Ağırlıklı ve yönlü bir ağda Renyi entropi ile merkezilik ölçümlerinin yapılabileceği gösterildi. Bir ağdaki hayati öneme sahip düğümlerin tespiti için bir yöntem önerildi. Shannon’dan farklı olarak Renyi’de ? katsayısı kullanılarak farklı durumlar için sonuç elde edilebileceği görüldü. Sadece kenar ağırlıklarının veya düğüm derecelerinin etkisinin ölçülmesi bazen doğru sonuçlar vermediği için ?’nın bu etkiyi ayarlamak için kullanılması daha doğru sonuçlar almamızı sağladı.Centrality is one of the most frequently studied subjects of social network analysis. The identification of the most effective entities in a network or system can be found by measures of centrality. In this study, using the data of air traffic with Renyi entropy, the most influential countries in this field were analyzed in the graph structure. The most effective countries in air traffic were identified. It has been shown that centrality measurements can be made with Renyi entropy in a weighted and directional network. A method for the detection of vital nodes in a network was proposed. Difference from Shannon, it was observed that results could be obtained for different situations by using the ? coefficient in Renyi. Sometimes measuring only the effect of edge weight or node degree does not yield accurate results. Using ? to adjust this effect has enabled us to get more accurate results
Cyber Security Issues and Awareness Training at Universities
Üniversite kampüsleri farklı ağ yapıları ve kullanıcı sınıfları barındıran yerlerdir. Kampüs ağları günümüzde çok karmaşık hale geldi. Öğretimin kalitesini yükseltmek için bilgi teknolojileri kampüslerde en iyi şekilde kullanılmaktadır. Üniversiteler birçok kesimin ilgisini çeken verileri kendi sistemlerinde barındırırlar. İnternete çıkışı olan bu yapılar sürekli siber tehditlere maruz kalmaktadır. Bu çalışmada siber tehlikelere karşı birçok zayıf halkası bulunan üniversitelerin neden saldırıların hedefinde olduğu anlaşılmaya çalışıldı. En çok kullanılan saldırı yöntemlerinin neler olduğuna bakıldı. Siber zayıflıkların giderilmesi için çözümler önerildi. Bilgi güvenliği politikalarının oluşturulması ve uyulması, kullanıcılara siber farkındalık eğitimleri aldırılması, bilgi sistemleri altyapılarının güçlendirilmesi gerektiği görüldü. Siber farkındalık eğitimleri konusunda izlenecek yol önerildi. Üniversiteleri kötü algılardan koruyacak, siber zararlara karşı güçlü kılacak çok boyutlu çalışmalardan ve politikalardan taviz verilmemelidir.University campuses accommodate different network structures and user classes. Campus networks have become very complex today. In order to improve the quality of teaching, information technologies have been used in the best way on campuses. Universities host the data in their own systems that attract the attention of many groups. These structures, which have access to the internet, are constantly exposed to cyber threats. In this study, we tried to understand why these structures are the target of attacks, which have many weak links against cyber hazards. What are the most used attack methods were examined. Solutions were proposed to overcome these weaknesses. It was observed that information security policies should be established and followed, users should be provided with cyber awareness training and information systems infrastructures should be strengthened. A following path for cyber awareness training was proposed for universities. Studies and policies that will protect universities from bad perceptions and make them strong against cyber harms should not be compromised