DSpace Repository

RENYI ENTROPI ILE ÜLKELERİN HAVA TRAFİĞİNİN ANALİZİ

Show simple item record

dc.contributor.author Tuğal, İhsan
dc.contributor.author Karcı, Ali
dc.date.accessioned 2021-12-29T08:34:12Z
dc.date.available 2021-12-29T08:34:12Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.citation TUĞAL İ,KARCI A (2019). RENYI ENTROPI ILE ÜLKELERİN HAVA TRAFİĞİNİN ANALİZİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 7(4), 843 - 853. Doi: 10.21923/jesd.497454 en_US
dc.identifier.uri https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXprNE5qTXlNZz09/renyi-entropi-ile-ulkelerin-hava-trafiginin-analizi
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11616/44648
dc.description.abstract Öz:Merkezilik sosyal ağ analizi yapan kişilerin en çok çalıştığı konulardan biridir. Birağdaki en etkili ve sisteme etkisi olan varlıkların tespiti merkezilik ölçüleri ilebulunabilir. Bu çalışmada Renyi entropi ile havayolu trafiği verileri kullanılarak bualandaki en etkili ülkeler çizge yapısında analiz edildi. Hava trafiğinde en merkeziülkeler tespit edildi. Ağırlıklı ve yönlü bir ağda Renyi entropi ile merkezilikölçümlerinin yapılabileceği gösterildi. Bir ağdaki hayati öneme sahip düğümlerintespiti için bir yöntem önerildi. Shannon’dan farklı olarak Renyi’de α katsayısıkullanılarak farklı durumlar için sonuç elde edilebileceği görüldü. Sadece kenarağırlıklarının veya düğüm derecelerinin etkisinin ölçülmesi bazen doğru sonuçlarvermediği için α’nın bu etkiyi ayarlamak için kullanılması daha doğru sonuçlaralmamızı sağladı. en_US
dc.description.abstract Öz:Centrality is one of the most frequently studied subjects of social network analysis. The identification of the most effective entities in a network or system can be found by measures of centrality. In this study, using the data of air traffic with Renyi entropy, the most influential countries in this field were analyzed in the graph structure. The most effective countries in air traffic were identified. It has been shown that centrality measurements can be made with Renyi entropy in a weighted and directional network. A method for the detection of vital nodes in a network was proposed. Difference from Shannon, it was observed that results could be obtained for different situations by using the α coefficient in Renyi. Sometimes measuring only the effect of edge weight or node degree does not yield accurate results. Using α to adjust this effect has enabled us to get more accurate results. en_US
dc.language.iso tur en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.title RENYI ENTROPI ILE ÜLKELERİN HAVA TRAFİĞİNİN ANALİZİ en_US
dc.type article en_US
dc.relation.ispartof Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi en_US
dc.department İnönü Üniversitesi en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record