Çok amaçlı sosyal tabanlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları ile sosyal ağlarda örtüşen topluluk keşfi

İnternetin gelişimine paralel olarak, sosyal ağlar birçok farklı disiplinde araştırma konusu olarak cazip hale gelmiştir ve çoğu gerçek sistem karmaşık ağlar ile ifade edilmiştir. Karmaşık ağların en genel özelliği, düğüm gruplarınıın kendi içerisindeki bağlatıların ağın geri kalanına göre yoğun ilişkiler içinde olduğu topluluk yapılarıdır. Başlıca kümelerin ve topluluk yapılarının belirlenmesi, web çizelgeleri ve biyolojik ağlar gibi karmaşık ağların organizasyonel kurallarının keşfedilmesine izin verir. Genel olarak, toplulukların örtüştüğü görülmektedir. Örtüşme, bir bireyin birden fazla sosyal gruba ait olması durumu olup, sosyal ağların karakteristik özelliklerinden biridir. Son yıllarda, örtüşen topluluk keşfi sosyal ağların uygulama alanlarında çok dikkat çekmektedir. Örtüşen topluluk keşfi problemini çözmek için farklı araç ve teknikler kullanan birçok yöntem önerilmiştir. Bu tez çalışması, örtüşen topluluk keşfi problemine daha iyi bir çözüm elde etmek amacı ile çok amaçlı sosyal tabanlı metasezgisel optimizasyon algoritması olan Parlamenter Optimizasyon Algoritması (POA) önermektedir. Önerilen algoritma modülerlik ve iç yoğunluk olmak üzere iki amaç fonksiyonunu optimize eder. Yapay ve karmaşık gerçek dünya verileri üzerinde yapılan denemeler çok amaçlı topluluk keşfi algoritmasının, örtüşen topluluk keşfi problemi için faydalı olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Sosyal Ağlar, Örtüşen Topluluk Tespiti, Çok Amaçlı Optimizasyon, Parlamenter Optimizasyon Algoritması.