جامعة بابل
المجلات
الكليات
المراكز
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
الكليات
المراكز
المجلات
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
University of Babylon
نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية
الرئيسية
تصفح الاحدث
دليل الايداع
محرك البحث
أدارة الايداع
دخول طلاب الدراسات
دخول موظفي التدقيق
ملف الرسالة/الاطروحة كامل (PDF)
مشاهدة
ملف الخلاصة عربي/ انكليزي (PDF)
لايوجد ملف
ملفات اخرى (PDF)
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: خوارزميه ليدن المحسنه باستخدام الزمر - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
An Improved Leiden Algorithm Based on Cliques
اسم الطالب باللغتين
بنين علي كاظم محمد
-
Baneen Ali Kadhim Mohammad
اسم المشرف باللغتين
أ.د. غيداء عبد الحسين الملا
--
Ghaidaa A. Al-Sultany
الخلاصة
في الوقت الحاضر ، توسعت الشبكات الاجتماعية بسرعة. يستخدم الناس الشبكات الاجتماعية لمشاركة آرائهم وأفكارهم ومشاعرهم. يميل الناس إلى بناء مجموعات قائمة على العلاقات مع الآخرين. أحد المجالات الأكثر أهمية التي تساعد في فهم وتحليل بنية الشبكات الضخمة والمعقدة ، مثل الشبكات الاجتماعية والشبكات التعاونية ، هو اكتشاف المجتمعات. تم تقديم اكتشاف المجتمع كطريقة للعثور على مجتمعات في الشبكات الاجتماعية عن طريق تقسيم الشبكة إلى مجموعات من المستخدمين المتصلين بشكل وثيق. العناصر المهمة للبحث هي استخراج المعلومات ذات الصلة من هذه الشبكات. الهدف من اكتشاف المجتمع هو تقليل الرسم البياني الناتج عن التطبيق إلى مجتمعات أصغر ذات عقد قابلة للمقارنة. يعد عد المجموعات في شبكة أكبر مشكلة أساسية في نظرية الرسم البياني. تركز الدراسة الحالية على شبكة هيكلية تعتمد فقط على الروابط بين المستخدمين لاكتشاف المجتمعات. تم تطوير النموذج المقترح لتعزيز طريقة اكتشاف مجتمع Leiden. قمنا بدمج خوارزمية ليدن مع خوارزميات maximal and maximum clique ، حيث تم حساب المجموعات أولاً ، ثم تم استخراج maximal and maximum clique من هذه المجموعات ، ثم تم إدخال maximal and maximum clique الى خوارزمية ليدن. أخيرًا ، يمكن للنموذج المقترح أن يعزز وظيفة الجودة في طريقة الكشف عن مجتمع Leiden. تم إجراء العديد من التجارب على فيسبوك و تويتر. أظهرت النتائج تحسنًا في جودة ليدن للنمطية ، حيث زادت النمطية في مجموعة بيانات فيسبوك من 0.79 إلى 0.81 وأيضًا في تويتر زادت من 0.76 إلى 0.79
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2023
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم