Araştırma Makalesi
PDF Zotero Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ

Yıl 2020, Cilt 25, Sayı 1, 591 - 608, 30.04.2020
https://doi.org/10.17482/uumfd.533476

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.

Kaynakça

  • Argan, M.T. (2014) E-Şikâyetle İlgili Tanımlayıcı Bir Çalışma: Şikâyet Forumu Olarak Bir Web Sitesinin Sosyal Ağ Analizi, İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 2014/5 DOI: 10.5505/iuyd.2014.69775
  • Cosine Similarity(2012), Erişim Adresi: http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2012/11/08/kosinus-benzerligi-cosine-similarity-2/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Cran (2018), Erişim Adresi: https://cran.r-project.org/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Data aspirant(2015), Erişim Adresi: http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most-popular-similarity-measures-implementation-in-python/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Demir,H ve Taktak, F. (2011) Konumsal Veri Üzerine Sosyal Ağ Analizi (SAA): Afyonkarahisar Örneği, Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, Cilt: 3 No: 1 (7-16)
  • Demircan, S.(2009) Çoklu Etmenler Kullanılarak Enerji Nakil Hattı Güzergah Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Dev veri(2014), Erişim Adresi: http://devveri.com/veri-madenciligi/buyuk-veri-icerisinde-benzer-ogeleri-bulmak (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Gürsakal N.,Tüzüntürk S., Eteman F.S. (2014) Sosyal Ağ Verilerinin Kuvvet Yasası Olasılık Dağılımına Uygunluk Analizi: Twitter Örneği, Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu, Cilt: 15 ,Mayıs , Isparta.
  • İnce, K. ve Karcı, A.(2019) Akademik işbirliklerinin yeni bir çizge olarak modellenmesi ve istatistiki analizi, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2019 Cilt 34 Sayı 1,Ankara Turkey DOI: 10.17341/gazimmfd.416506
  • Jaccard index(2013), Erişim Adresi: http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/07/01/jaccard-indeksi-jaccard-index (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Keleş, M.K. ve Özel, S.A. (2017) Mesafeli Metrikler ile Türkçe Metinler Arasında Benzerlik Tespiti, Uluslar Arası Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Konferansı, 5-8 Ekim, Antalya.
  • Math overflow(2010), Erişim Adresi: https://mathoverflow.net/questions/18084/is-the-jaccard-distance-a-distance (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Plerou A. P. , Sioutas S., Salaidis V.G.(2014) CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce, IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, September DOI: 10.1007/978-3-662-44722-2_23
  • R (2018) , Erişim Adresi: https://www.r-project.org/about.html (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Sabah, L. (2018) Sosyal Ağ Analizi ve Salgın Modelleme, Yüksek Lisans Tezi, Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Düzce
  • Yıldırım, B.(2012) Unitary Cayley Grafların Baskınlık Sayısının İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.

THE DETERMINATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE PUBLICATIONS OF THE ACADEMIC AUTHORS BY THE SOCIAL NETWORK SIMILARITY METHODS

Yıl 2020, Cilt 25, Sayı 1, 591 - 608, 30.04.2020
https://doi.org/10.17482/uumfd.533476

Öz

Social networks are nowadays very popular. It has become an intensively used platform by people. This status causes a high amount of data production. Many methods have been developed to transform these data into a meaningful and useful form. Data mining techniques are at the top of the list among these methods. In this study, data mining and social networking methods were used to determine the similarity of the study area between the related authors according to the key words that the authors mentioned in their publications. The publication data of the IDAP 2018 symposium was used as a data set. Jaccard, Euclidean, Cosine similarity methods were applied the data set consisted of 536 authors and 1188 keywords and similarities among the authors publications were compared through analyzed. In the subsequent publications of the authors, guiding results were obtained for them to work with each other. while SQL Server was used to convert data to the appropriate format for analysis, for the analysis and creation of visual elements, the R language and R Studio IDE were used.

Kaynakça

  • Argan, M.T. (2014) E-Şikâyetle İlgili Tanımlayıcı Bir Çalışma: Şikâyet Forumu Olarak Bir Web Sitesinin Sosyal Ağ Analizi, İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 2014/5 DOI: 10.5505/iuyd.2014.69775
  • Cosine Similarity(2012), Erişim Adresi: http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2012/11/08/kosinus-benzerligi-cosine-similarity-2/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Cran (2018), Erişim Adresi: https://cran.r-project.org/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Data aspirant(2015), Erişim Adresi: http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most-popular-similarity-measures-implementation-in-python/ (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Demir,H ve Taktak, F. (2011) Konumsal Veri Üzerine Sosyal Ağ Analizi (SAA): Afyonkarahisar Örneği, Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, Cilt: 3 No: 1 (7-16)
  • Demircan, S.(2009) Çoklu Etmenler Kullanılarak Enerji Nakil Hattı Güzergah Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Dev veri(2014), Erişim Adresi: http://devveri.com/veri-madenciligi/buyuk-veri-icerisinde-benzer-ogeleri-bulmak (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Gürsakal N.,Tüzüntürk S., Eteman F.S. (2014) Sosyal Ağ Verilerinin Kuvvet Yasası Olasılık Dağılımına Uygunluk Analizi: Twitter Örneği, Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu, Cilt: 15 ,Mayıs , Isparta.
  • İnce, K. ve Karcı, A.(2019) Akademik işbirliklerinin yeni bir çizge olarak modellenmesi ve istatistiki analizi, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2019 Cilt 34 Sayı 1,Ankara Turkey DOI: 10.17341/gazimmfd.416506
  • Jaccard index(2013), Erişim Adresi: http://bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/07/01/jaccard-indeksi-jaccard-index (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Keleş, M.K. ve Özel, S.A. (2017) Mesafeli Metrikler ile Türkçe Metinler Arasında Benzerlik Tespiti, Uluslar Arası Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Konferansı, 5-8 Ekim, Antalya.
  • Math overflow(2010), Erişim Adresi: https://mathoverflow.net/questions/18084/is-the-jaccard-distance-a-distance (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Plerou A. P. , Sioutas S., Salaidis V.G.(2014) CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce, IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, September DOI: 10.1007/978-3-662-44722-2_23
  • R (2018) , Erişim Adresi: https://www.r-project.org/about.html (Erişim Tarihi: 27.02.2019)
  • Sabah, L. (2018) Sosyal Ağ Analizi ve Salgın Modelleme, Yüksek Lisans Tezi, Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Düzce
  • Yıldırım, B.(2012) Unitary Cayley Grafların Baskınlık Sayısının İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Furkan ÖZTEMİZ (Sorumlu Yazar)
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
0000-0001-5425-3474
Türkiye


Ali KARCI
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
0000-0002-8489-8617
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 30 Nisan 2020
Başvuru Tarihi 28 Şubat 2019
Kabul Tarihi 28 Şubat 2020
Yayınlandığı Sayı Yıl 2020, Cilt 25, Sayı 1

Kaynak Göster

Bibtex @araştırma makalesi { uumfd533476, journal = {Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering}, issn = {2148-4147}, eissn = {2148-4155}, address = {}, publisher = {Bursa Uludağ Üniversitesi}, year = {2020}, volume = {25}, pages = {591 - 608}, doi = {10.17482/uumfd.533476}, title = {AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ}, key = {cite}, author = {Öztemiz, Furkan and Karcı, Ali} }
APA Öztemiz, F. & Karcı, A. (2020). AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ . Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering , 25 (1) , 591-608 . DOI: 10.17482/uumfd.533476
MLA Öztemiz, F. , Karcı, A. "AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ" . Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 25 (2020 ): 591-608 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/52836/533476>
Chicago Öztemiz, F. , Karcı, A. "AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ". Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 25 (2020 ): 591-608
RIS TY - JOUR T1 - AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ AU - Furkan Öztemiz , Ali Karcı Y1 - 2020 PY - 2020 N1 - doi: 10.17482/uumfd.533476 DO - 10.17482/uumfd.533476 T2 - Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering JF - Journal JO - JOR SP - 591 EP - 608 VL - 25 IS - 1 SN - 2148-4147-2148-4155 M3 - doi: 10.17482/uumfd.533476 UR - https://doi.org/10.17482/uumfd.533476 Y2 - 2020 ER -
EndNote %0 Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ %A Furkan Öztemiz , Ali Karcı %T AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ %D 2020 %J Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering %P 2148-4147-2148-4155 %V 25 %N 1 %R doi: 10.17482/uumfd.533476 %U 10.17482/uumfd.533476
ISNAD Öztemiz, Furkan , Karcı, Ali . "AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ". Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 25 / 1 (Nisan 2020): 591-608 . https://doi.org/10.17482/uumfd.533476
AMA Öztemiz F. , Karcı A. AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ. UUJFE. 2020; 25(1): 591-608.
Vancouver Öztemiz F. , Karcı A. AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering. 2020; 25(1): 591-608.
IEEE F. Öztemiz ve A. Karcı , "AKADEMİK YAZARLARIN YAYINLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SOSYAL AĞ BENZERLİK YÖNTEMLERİ İLE TESPİT EDİLMESİ", Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, c. 25, sayı. 1, ss. 591-608, Nis. 2020, doi:10.17482/uumfd.533476

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr