An application of community discovery in academical social networks

Abstract

The objective of this thesis is to discover social communities in a social network using different social network community discovery methods that utilizes metrics and structures like degree, clustering coefficient, k-cores, weak and strong components. In this study we have used two different datasets: DBLP and Arxiv High-energy physics theory citation network. Two Social Network Analysis tools are used in this thesis: Pajek and Gephi. In order to use Pajek and Gephi, DBLP dataset is converted by developing a new conversion and refinement framework. After dataset conversion, we have used Pajek tool to discover communities by applying several clustering metrics to the social networks. Additionally, Gephi tool is used for supporting the analysis of discovering communities by using extended metrics. Gephi tool enables visualization of the results graphically and gives the reports of the analyses. At the end of the analyses, we have obtained several reports and graphs that show triads and skeleton structure of the communities in the networks. These reports and graphs give social communities and the leaders of networks and several characteristics of these communities.

Bu tezin amacı, degree, clustering coefficient, k-cores, weak, strong components gibi çeşitli sosyal ağ topluluk ölçü ve yapılarını kullanarak bir sosyal ağ'daki sosyal toplulukların keşfedilmesidir. Bu çalışmada iki farklı veri seti kullanılmıştır: DBLP ve Arxiv High-energy physics theory citation ağı. Bu tezde iki Sosyal Ağ Analizi programı kullanılmıştır: Pajek ve Gephi. Pajek ve Gephi'yi kullanabilmek için yeni bir framework tasarlanarak, DBLP veri kümesi çeşitli rafine etme ve düzenleme işlemine tabi tutulmuştur. Veri kümesi düzenlemelerinden sonra, Pajek programı birçok kümeleme metriklerini sosyal ağ'lara uygulayarak toplulukları keşfetmek için kullanılmıştır. Bunlara ek olarak, Gephi programı ile ilave metrikleri kullanarak yapılan analiz desteklenmiştir. Gephi programı ile sonuçlar grafiksel olarak görselleştirilmiş ve analiz raporları hazırlanmıştır. Analizin sonunda, sosyal ağlardaki sosyal toplulukların üçlü topluluk ve iskelet yapılarını gösteren çeşitli rapor ve grafikler elde edilmiştir. Bu raporlar ve grafikler sosyal ağlardaki sosyal toplulukları ve liderlerini, ve birçok topluluk karakterini göstermektedir.