KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Bilgisayar Bilimleri / 2020 / Cilt: 5 - Sayı: 2

GRAF BENZERLİĞİ İLE METİN KIYASLAMA

TEXT COMPARISON WITH GRAPH SIMILARITY

Harun DARBAŞ
Ali KARCİ
Sayfa
114–125
Yayın Tarihi
2020-12-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu konu yaklaşım yöntemlerle çözülmeye çalışıldığından graf benzerliği ölçümleri de birbirinden farklılık göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Graf benzerliği NP-zor olan bir problemdir ve metin benzerliği problemini çözmekte aynı şekilde yaklaşım gerektiren bir problemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Günümüzde çok farklı alanlarda graf benzerliği kullanılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu konu yaklaşım yöntemlerle çözülmeye çalışıldığından graf benzerliği ölçümleri de birbirinden farklılık göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Graf Benzerliği · Metin Madenciliği · Metin Benzerliği.

Özet

Graf benzerliği NP-zor olan bir problemdir ve metin benzerliği problemini çözmekte aynı şekilde yaklaşım gerektiren bir problemdir. Günümüzde çok farklı alanlarda graf benzerliği kullanılmaktadır. Bu konu yaklaşım yöntemlerle çözülmeye çalışıldığından graf benzerliği ölçümleri de birbirinden farklılık göstermektedir. Yeni bir graf benzerliği ölçümü ortaya konularak daha önce kullanılan alanlardan farklı olarak metin benzerliğinin ölçülmesinde kullanımı amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, daha önce düğüm bezerliği hesabıyla ve düğümlerin kıyaslanmasıyla ölçülen graf benzerliğinin, grafların yapısal özelliklerinin kıyaslanmasıyla ölçülmesi amaçlanmaktadır. Bu benzerlik durumu metin benzerliği için kullanılmıştır ve çalışmanın sonuçları bu makalede değerlendirilmiştir.

Abstract

Graf similarity is a problem that is NP-difficult and requires a similar approach to solving the text similarity problem. Today, graf similarity is used in many different areas. Since this issue is tried to be solved with approach methods, the graph similarity measurements also differ from each other. By introducing a new graph similarity measurement, it is intended to be used in measuring the text similarity unlike the previously used fields. In this study, it is aimed to measure the graph similarity, which was previously measured by knot similarity calculation and by comparing nodes, by comparing the structural properties of graphs. This similarity was used for text similarity and the results of the study were evaluated in this article.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DARBAŞ, H., KARCİ, A. (2020). GRAF BENZERLİĞİ İLE METİN KIYASLAMA. Bilgisayar Bilimleri, Cilt: 5 - Sayı: 2, 114–125. https://ajindex.com/articles/743208

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (6)

  1. Robin JW (1996) Introduction to Graph Theory Fourth edition, Addison Wesley Longman Limited, England. John AB (1982)
  2. Graph Theory With Applications, Elsevier Science Publishing, USA. Spizzirri, L. (2011). Justification and application of eigenvector centrality. Algebra in Geography: Eigenvectors of Network. Peter D, Wayne G, Christine SS (2004). The Average Eccentricity of a Graph and its Subgraphs. Utilitas Mathematica. 65. Douglas BW (2000) Introduction to Graph Theory (2nd Edition), Pearson, London Amir A, Fabrizio G, Virginia VW (2015). Subcubic equivalences between graph centrality problems, APSP and diameter. In Proceedings of the twenty-sixth annual ACM- SIAM symposium on Discrete algorithms (SODA '15). Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, USA, 1681-1697.
  3. Erkan G, Dragomir R. (2011). LexRank: Graph-based Lexical Centrality As Salience in Text Summarization. Journal of Artificial Intelligence Research - JAIR. 22. 10.1613/jair.1523. Zhang H, Fiszman M, Shin D, Miller CM, Rosemblat G, Rindflesch TC. (2011). Degree centrality for semantic abstraction summarization of therapeutic studies. Journal of biomedical informatics, 44(5), 830–838. Jennifer G, (2013). Chapter 3 Network Structure and Measures, Analyzing the Social Web, Elsevier, Pages 25-44
  4. Derek LH, Ben S, Marc AS, Itai H, (Available online 17 May 2019), Chapter 3 - Social network analysis: Measuring, mapping, and modeling collections of connections, Analyzing Social Media Networks with NodeXL (Second Edition),,Elsevier, Pages 31-51
  5. Sunil K, Balakrishnan K, Madambi J, Betweenness Centrality in Some Classes of Graphs, International Journal of Combinatorics, vol. 2014, Article ID 241723, 12 pages, 2014. Meghanathan N, (2015). Use of eigenvector centrality to detect graph isomorphism, Computer Science & Information Technology ( CS & IT ), Academy & Industry Research Collaboration Center (AIRCC) Lohmann G, Margulies DS, Horstmann A, Pleger B, Lepsien J, et al. (2010) Eigenvector Centrality Mapping for Analyzing Connectivity Patterns in fMRI Data of the Human Brain. PLOS ONE 5(4): e10232. Michael WB. (2004). Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval, Springer, USA Vrotsou K, Johansson J, Cooper M, (2009). Activitree: Interactive visual exploration of sequences in event-based data using graph similarity. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 15(6), 945-952.
  6. Koutra, D., Parikh, A., Ramdas, A., & Xiang, J. (2011, December). Algorithm