izpis_h1_title_alt

Posrednost vozlišč v omrežjih in uporaba v scientometriki
ID KAVČIČ, LUKA (Avtor), ID Šubelj, Lovro (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (973,40 KB)
MD5: 2B48210E1CEF5F4FA438FEC116A9CD27

Izvleček
V zadnjem stoletju se je število raziskovalcev in izdanih znanstvenih del močno povečalo. Sledenje znanstvenim odkritjem ter določanje njihovega vpliva postaja vse težje. Poleg tega raziskovalci vse bolj tekmujejo pri pridobivanju ugleda v znanosti. Zato je nastala potreba po avtomatski in zanesljivi meri za rangiranje znanstvenih del. Omrežja citiranj omogočajo dober vpogled v potek razvoja znanosti. S pomočjo mer, kot je posrednost vozlišč, lahko določimo, katera dela so igrala pomembnejšo vlogo pri razvoju poljubnega znanstvenega področja. V magistrski nalogi predstavimo mero posrednosti vozlišč in jo razširimo na utežene grafe ter preverimo več načinov slikanja uteži na povezavah v verjetnosti. V delu predstavimo tudi Monte Carlo algoritem za izračun mere in implementiramo spletno aplikacijo. Na koncu preverimo, kako različne lastnosti člankov vplivajo na samo delovanje razširjene mere, ter jih empirično ovrednotimo. V primerjavi z osnovno mero naša daje nekoliko boljše rezultate.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:omrežja citiranj, posrednost vozlišč, razširjena mera, aplikacije
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2021
PID:20.500.12556/RUL-133582 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:88505091 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:02.12.2021
Število ogledov:496
Število prenosov:63
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Intermediacy of nodes in networks and applications in scientometrics
Izvleček:
In the last century, the number of researchers and published scientific works has greatly increased. Tracking scientific discoveries and determining their impact is becoming increasingly difficult. In addition, researchers are increasingly competing in gaining a reputation in science. Therefore, there was a need for an automatic and reliable measure for ranking scientific works. Citation networks provide a good insight into the development of science. With the help of measures such as the node intermediacy, we can determine which scientific works played a more important role in the development of a given scientific field. In the master's thesis we present the node intermediacy measure and extend it to weighted graphs. We then evaluate several ways of mapping the weights of connections to probabilities. We also present the Monte Carlo algorithm for calculating the measure and implement a web application. Finally, we examine how the different properties of the articles affect the extended measure of node intermediacy and evaluate them empirically. Compared to the original measure, our gives slightly better results.

Ključne besede:citation networks, node intermediacy, extended measure, applications

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj