Akademik veritabanlarından yazar-makale bağlantı tahmini

Abstract

Sosyal ağlar: bireylerin tutum ve davranışlarını, jest ve mimiklerini sanal ortamda sembolik eylemlerle sergiledikleri sosyal iletişim platformlarıdır. Hızla gelişmeleri ve kullanım oranının her geçen gün artması sosyal ağların popülaritesini artırmaktadır. İnsanlar birbirleri ile iletişim kurarlar ve fikir, düşünce, fotoğraf, video ve konum gibi bazı verileri buradan paylaşırlar. Bu veriler işlendiğinde kullanıcılar ile ilgili çok önemli bilgiler elde edilir. Bu bilgiler ışığında kullanıcılar ile ilgili önemli tahminler yapmak mümkün olur. Bir ağı analiz edebilmek için öncelikle ağın modeli, graf yapısının özellikleri, ölçütleri ve metrikler hesaplanmalıdır. Bu çalışmada yazarların çalıştıkları konular arasındaki benzerlik hesaplaması yapılmaktadır. Uygulamada, rastgele seçilen yirmi yazar ile oluşturulan veri seti için komşuluk tabanlı modeller arasından uygun olan beş tanesi (Jaccard Index, Sorensen Index, Ortak Komşu, L. H. Newman Index ve Salton Index yöntemleri) uygulanmaktadır. Hesaplama sonuçlarının değerlendirilebilmesi için; aralarında bağlantı olduğu bilinen yazarlar arasındaki benzerlik hesaplaması sonuçları, referans değer olarak kullanılmaktadır. Elde edilen benzerlik değerlerinin referans değerleri ile kıyaslanması sonucu yeni bağlantılar oluşmaktadır. Oluşan bu bağlantılar yazarların birlikte yayın yapabileceğini ortaya koymaktadır.