| dc.creator |
Tuğal, İhsan; MUŞ ALPARSLAN ÜNİVERSİTESİ |
|
| dc.creator |
Karcı, Ali; İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ |
|
| dc.date |
2019-12-19T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2020-01-02T08:28:13Z |
|
| dc.date.available |
2020-01-02T08:28:13Z |
|
| dc.identifier |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/jesd/issue/50764/497454 |
|
| dc.identifier |
10.21923/jesd.497454 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/49209 |
|
| dc.description |
Merkezilik sosyal ağ analizi yapankişilerin en çok çalıştığı konulardan biridir. Bir ağdaki en etkili ve sistemeetkisi olan varlıkların tespiti merkezilik ölçüleri ile bulunabilir. Buçalışmada Renyi entropi ile havayolu trafiği verileri kullanılarak bu alandakien etkili ülkeler çizge yapısında analiz edildi. Hava trafiğinde en merkeziülkeler tespit edildi. Ağırlıklı ve yönlü bir ağda Renyi entropi ile merkezilikölçümlerinin yapılabileceği gösterildi. Bir ağdaki hayati öneme sahipdüğümlerin tespiti için bir yöntem önerildi. Shannon’dan farklı olarak Renyi’deα katsayısı kullanılarak farklı durumlar için sonuç elde edilebileceği görüldü.Sadece kenar ağırlıklarının veya düğüm derecelerinin etkisinin ölçülmesi bazendoğru sonuçlar vermediği için α’nın bu etkiyi ayarlamak için kullanılması dahadoğru sonuçlar almamızı sağladı. |
|
| dc.description |
Centrality is one of the most frequentlystudied subjects of social network analysis. The identification of the mosteffective entities in a network or system can be found by measures ofcentrality. In this study, using the data of air traffic with Renyi entropy,the most influential countries in this field were analyzed in the graphstructure. The most effective countries in air traffic were identified. It hasbeen shown that centrality measurements can be made with Renyi entropy in aweighted and directional network. A method for the detection of vital nodes ina network was proposed. Difference from Shannon, it was observed that resultscould be obtained for different situations by using the α coefficient in Renyi.Sometimes measuring only the effect of edge weight or node degree does notyield accurate results. Using α to adjust this effect has enabled us to getmore accurate results. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
tr |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/891045 |
|
| dc.source |
; Volume: 7, Issue: 4
843-853 |
en-US |
| dc.source |
1308-6693 |
|
| dc.subject |
Havayolu,Kompleks Ağlar,Çizgeler,Renyi Entropi,Düğüm Merkeziliği |
|
| dc.subject |
Air Traffic,Complex Networks,Graphs,Renyi Entropy,Node Centrality |
|
| dc.title |
RENYI ENTROPI ILE ÜLKELERİN HAVA TRAFİĞİNİN ANALİZİ |
tr-TR |
| dc.title |
AIR TRAFFIC ANALYSIS OF COUNTRIES WITH RENYI ENTROPY |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|