‏290.00 ₪

שאלת המחקר

כיצד באה לידי ביטוי מציאת קבוצות וקשרים ברשתות חברתיות מבוססות אינטרנט?

תוכן עניינים

תקציר

Abstract

 מבוא

 מהי רשת חברתית

 מדידות ברשתות חברתיות

 חשיבות של חקר רשתות חברתיות

 כיווני מחקר ויישומים

 זיהוי טופולוגית קשרים

 חקר קליקות ויישומים

 זיהוי וסיווג קהיליות

 חקר הדינאמיקה של רשתות חברתיות

 סיכום

 אלגוריתמים בחקר של רשתות חברתיות

 אלגוריתמים לזיהוי טופולוגית הקשרים

 אלגוריתמים בחקר קליקות

 אלגוריתמים בתחום זיהוי וסווג קהילות

 מודלים ואלגוריתמים לחקר הדינאמיקה של הרשת

 תכנה לשליפת מידע רשתי מהאינטרנט ולזיהוי קשרים וקליקות

 מבוא

 דרישות מערכת

 מסמך תכנון(Design)

 מסמך בדיקות

 ממשק משתמש ודוגמת תוצאות הרצה

 תוצאות הרצה

  מסקנות

 מסקנות וכווני מחקר נוספים

 מקורות

 נספח א' – רשימת איורים וטבלאות

 רשימת איורים

 רשימת טבלאות

בעבודה זו אציג סקירה של תחום המחקר של רשתות חברתיות. אסביר מהי רשת חברתית, מה מחפשים במחקר של רשתות חברתיות ומהי חשיבות מחקר זה. לאחר מכן אציג חלוקה של התחום לפי כיווני מחקר שונים, כגון זיהוי טופולוגית קשרים, חקר קליקות, זיהוי וסיווג קהילות וחקר דינאמיקה של רשתות חברתיות. בהמשך אציג מימוש של אפליקציית תוכנה המשתמשת באחד האלגוריתמים מתחום חקר הקליקות למציאת קליקות באתרים חברתיים באינטרנט ומציאת מאפיינים של קליקות שזוהו.

בפרק הראשון של העבודה אסביר מה היא רשת חברתית. מה מחפשים במחקר של רשתות חברתיות. מה הם הפרמטרים הכמותיים של רשת כזאת. בנוסף אסביר מהי חשיבות המחקר בנושא זה עם מתן דוגמא מהעולם האמיתי, וכיצד הבנה של מבנה של רשת חברתית בתוך הארגון עשויה לתרום לייעול של עבודת ארגון זה.

בפרק השני אציג את כיווני המחקר שקיימים בתחום של מחקר רשתות חברתיות, כגון זיהוי טופולוגית קשרים, חקר קליקות, זיהוי וסיווג קהילות ברשתות חברתיות וחקר דינאמיקה של רשתות חברתיות. בפרק זה אסקור מספר מחקרים בתחום תוך חלוקה לכיווני מחקר שהוזכרו לעיל. בתחום זיהוי טופולוגית קשרים אסקור מחקר אשר מנסה לזהות רשתות חברתיות בתוך אוכלוסיית משתמשי תוכנות למסרים מיידיים וכן סקירה מפורטת של מחקר  המציג מערכת בשם פוליפונט (polyphonet). מערכת זו, בהינתן רשימה של אנשים, יודעת לבנות רשת קשרים ביניהם על סמך מנוע החיפוש של גוגל. בתחום של חקר קליקות אציג סקירה של אלגוריתם Bron-Kerbosch למציאת כל הקליקות המקסימאליות בגרף תוך השוואתו לאלגוריתם שקדם לו – אלגוריתם של Bierstone. בתחום של זיהוי וסווג קהילות אביא סקירה של 4 מאמרים. מאמר ראשון מציג שיטה לזיהוי תבניות של תאים חשאיים בתוך רשת חברתית על סמך קלט של תבניות חיוביות ושליליות לתאים כאלה. לאחר מכן אציג סקירה מפורטת של מאמר המראה כיצד בעזרת שדות שולח ומקבל של דואר אלקטרוני בלבד ניתן לזהות מבנים בתוך רשת חברתית של ארגון גדול באחוז דיוק גבוה יחסית. המאמר השלישי יציג כיצד ניתן לזהות קהילות משתמשים בספרייה אלקטרונית על סמך מילות חיפוש שהם משתמשים בהם. המאמר האחרון יציג שיטה לבניה אוטומטית של מדריכי אתרים מותאמים אישית באינטרנט על סמך נתוני גלישה של משתמשי אינטרנט. בתחום של חקר דינאמיקה של רשתות חברתיות אביא סקירה מפורטת של מאמר  המציג מודל לשינוי של רשת חברתית של אנשים על סמך מקום מגורים וההכנסה שלהם.  

בפרק השלישי אציג פירוט של האלגוריתמים מהמחקרים שהוצגו בפרק שני.

בפרק הרביעי של העבודה אממש את האלגוריתם של Bron-Kerbosch למציאת קליקות, בתוך אפליקציית תוכנה שנקראת CliqueFinder. אפליקציית תוכנה זו יודעת להתחבר לאתרים של רשתות חברתיות באינטרנט בעזרת מתאמים אשר מותאמים לכל אתר ואתר, לשלוף מהם את המבנה של רשת חברתית ולזהות בו קליקות. לאחר זיהוי של קליקה, CliqueFinder מנסה לזהות מה הם המאפיינים שמחברים אנשים בקליקה זו, כגון אינטרסים משותפים, מקום מגורים, גיל דומה או חברות באותם ארגונים. ביחד עם התוכנה מגיע רק מתאם אחד לאתר של  LiveJournal.com אך פרק זה יכיל הסברים כיצד ניתן לכתוב מתאמים לאתרים אחרים ולהשתמש בהם בתוך CliqueFinder.

בפרק החמישי של העבודה אציג את המסקנות שלי וכיווני מחקר נוספים בתחום של מחקר רשתות חברתיות.

ביבליוגרפיה לדוגמא (בעבודה האקדמית כ-20 מקורות אקדמיים)

1. C. Papatheodorou, S. Kapidakis, M. Sfakakis, A. Vassiliou, Mining User Communities in Digital Libraries, Information Technology and Libraries, Vol. 22(4), pp. 152-157, December .

M. Mukherjee, Graph-Based Data Mining on Social Networks, Master's thesis ,Dep. of Computer Science and Engenering.,University of Texas, Arlington,August