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 α coefficient in Renyi.
Sometimes measuring only the effect of edge weight or node degree does not
yield accurate results. Using α to adjust this effect has enabled us to get
more accurate results.
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
α katsayısı kullanılarak farklı durumlar için sonuç elde edilebileceği görüldü.
Sadece kenar ağırlıklarının veya düğüm derecelerinin etkisinin ölçülmesi bazen
doğru sonuçlar vermediği için α’nın bu etkiyi ayarlamak için kullanılması daha
doğru sonuçlar almamızı sağladı.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Araştırma Articlessi \ Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 19, 2019 |
Submission Date | December 14, 2018 |
Acceptance Date | June 16, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 |