Ağ Analizi
Pek çok okuyucu, bu çalışmanın başlığını en azından ilk bakışta yanıltıcı bulacaktır. Bunun nedeni, "ağ"ın, çok sayıda uygulamada ilişkisel verileri belirtmek için kullanılan aşırı yüklü bir terim olmasıdır ki, "ağ analizinin" farklı insanlar için farklı şeyler ifade etmesi şaşırtıcı olmaktan uzaktır.
Birkaç örnek vermek gerekirse, proje planlama, karmaşık sistemler, elektrik devreleri, sosyal ağlar, ulaşım sistemleri, iletişim ağları, epidemiyoloji, biyoinformatik, hipermetin sistemleri, metin analizi gibi alanlarda 'ağ analizi' yapılmaktadır. bibliyometri, organizasyon teorisi, soy araştırması ve olay analizi vb.
Bununla birlikte, bu uygulama alanlarının çoğu, oldukça tutarlı olan resmi bir temele dayanmaktadır. Pek çok yaklaşım tek başına geliştirilmiş olsa da, çok azı birkaç kez yeniden icat edilmiş veya başka bağlamlarda da yararlı olduğu kanıtlanmıştır.
Bu nedenle, ağ analizini kendi başına bir alan olarak ele almak yeterli görünmektedir. Bir bilgisayar bilimi bakış açısından, soyut grafiklerin yapısal ve algoritmik yönleri, hangi tür ağlar modellenirse modellensin, birçok uygulamada yaygın metodolojik belirleyiciler olduğundan, pekala 'uygulamalı grafik teorisi' altında toplanabilir.
Sosyal bilimlerde özellikle uzun bir ağ analizi geleneği vardır, ancak alanın önemli ölçüde artan görünürlüğü, büyük ölçekli ağların analizi için istatistiksel mekanikte geliştirilen yöntemlerin yararlılığını keşfeden fizikçilerin son zamanlardaki ilgilerine borçludur.
Bununla birlikte, konuya nasıl yaklaşılacağı konusunda bazı temel farklılıklar var gibi görünüyor. Bilgisayar bilimcileri ve matematikçiler için, örneğin aşağıdaki gibi bir ifade biraz sorunludur.
“Ayrıca, Batı bilimindeki değerler hiyerarşisini takip ediyoruz: bir deney ve ampirik veriler bir tahminden daha değerlidir; bir tahmin, yaklaşık bir hesaplamadan daha değerlidir; yaklaşık bir hesaplama, kesin bir sonuçtan daha değerlidir.”
Bu çalışmanın odak noktası yapı teorisi ve yöntemleri olduğundan, içerik örneğin uygulama alanı veya kullanılan biçimsel kavram yerine analiz düzeyine göre düzenlenmiştir.
Varsa, uygulamalardan yalnızca motivasyon için veya belirli bir yöntemin kökenlerini açıklamak için bahsedilir. Aşağıdaki üç örnek, geniş uygulama yelpazesini temsil eder ve aynı zamanda analiz düzeyi ile ne kastedildiğini açıklamaya hizmet eder.
Öğe Düzeyinde Analiz
Standart Web arama motorları, sorguyla alakalı görünen belgeleri döndürerek anahtar kelime sorgularını yanıtlamak için Web'den çok sayıda belgeyi indeksler.
Web'in inanılmaz ama yine de büyüyen boyutundan kaynaklanan ölçeklendirme sorunlarının yanı sıra, tipik sorgular tarafından oluşturulan çok sayıda isabet (gerekli anahtar kelime kombinasyonunu içeren belgeler) ciddi bir sorun teşkil eder. Sonuçlar döndürüldüğünde, bu nedenle sorguya göre alaka düzeylerine göre sıralanırlar.
Bu nedenle, bir arama motorunun başarısı, önemli ölçüde alaka düzeyi tanımına bağlıdır. Çağdaş arama motorları, birkaç kriterin ağırlıklı bir kombinasyonunu kullanır. Anahtar kelime oluşumlarının sayısı, konumu ve işaretlemesi, metindeki mesafeleri ve sıraları veya belgenin oluşturulma tarihi gibi basit bileşenlerin yanı sıra, pazar lideri Google tarafından kullanılan yapısal bir alaka ölçüsü en başarılı olduğu ortaya çıktı.
Karşılık gelen belge diğerine bir köprü içeriyorsa, indekslenen her belge için bir tepe noktasından ve bir tepe noktasından başka bir tepe noktasına yönlendirilmiş bir kenardan oluşan grafiği düşünün. Bu grafiğe Web grafiği denir ve Web'deki belgelerin bağlantı yapısını temsil eder.
Bir bağlantı, bir belgeden diğerine yönlendirmeye karşılık geldiğinden, ikinci belgenin ilgili bilgileri içerdiği fikrini somutlaştırır. Bu nedenle, sıklıkla atıfta bulunulan bir belgenin ilgili bir belge olduğunu ve hatta atıfta bulunan belgelerin kendileri ilgiliyse, daha da fazla ilgili bir belge olduğunu varsaymak mantıklıdır.
Teknik olarak, bir belgenin bu (yapısal) alaka düzeyi, pozitif bir gerçek sayı ile ifade edilir ve Google tarafından kullanılan özel tanım, belgenin PageRank'i olarak adlandırılır. Yaklaşık 5.000 Web sayfası ve 15.000 bağlantıdan oluşan bir ağdaki belgelerin PageRank'ini gösterir. PageRank'in ve bazı yakın akrabalarının daha ayrıntılı açıklamasını içerir.
Sosyal ağ analizi örnekleri
Ağ analizi örnekleri
Ağ analizi Nedir
Sosyal ağ analizi nasıl yapılır
Sosyal Ağ Analizi
Sosyal ağ analizi programları
Sosyal ağ analizi pdf
Sosyal ağ analizi Nedir
Bir belgenin PageRank'inin tamamen Web grafiğinin yapısı (dizinlenmiş kısmı) tarafından belirlendiğini ve herhangi bir sorgudan bağımsız olduğunu unutmayın. Bu nedenle, yapısal bir köşe indeksinin bir örneğidir, yani komşuluk ilişkisinden başka hiçbir şeyden etkilenmeyen bir grafiğin köşelerine gerçek sayıların atanması gerekir.
Bir grafiğin köşe noktaları ve ayrıca kenarları için benzer değerlendirmeler birçok uygulama alanında önerilmiştir ve "Hangisi en önemli unsurdur?" veya daha spesifik olarak "Bu öğe ne kadar önemli?" öğe düzeyi analizdeki temel sorudur. Tipik olarak yapısal merkezilik kavramları kullanılarak ele alınır, ancak çok sayıda tanım önerilmiş olsa da, genel, kapsamlı ve kabul edilmiş bir teori mevcut değildir.
Kitabın ilk bölümünün organizasyonunu en zor hale getiren de tam olarak buydu. Yazarlarla birlikte, editörün orijinal tema ve konu ayrımı, bu kitabın ortaya çıktığı seminerin sonuna doğru büyük ölçüde gözden geçirildi.
Bunun özel bir sonucu, farklı katılımcılar tarafından hazırlanan alt konuların artık üç bölüme yayılabilmesidir. Bu, doğal olarak her bölüm için daha fazla sayıda yazara yol açtı, ancak potansiyel olarak büyük ölçüde çarpık iş yüküne sahip. Bu etkiyi dengelemek için, bu tür bölümlerde önde gelen yazarlar belirlenir.
Ağ öğeleri için merkezilik önlemlerine genel bir bakış sağlar. Yazarlar materyali, literatürde ele alındığından çok farklı bir şekilde kavramsal bir bakış açısıyla organize etmişlerdir. Algoritmalar, uygulama odaklı literatürde nadiren tartışılır, ancak bilgisayar biliminde merkezi ilgi alanıdır.
Merkeziliğe yönelik az gelişmiş algoritmik yaklaşımlar alanı bu nedenle gözden geçirilmiştir. Merkezilik ile ilgili ileri düzey sorunlar ele alınır. Burada yer alan orijinal katkılardan bazılarının tanınmış araştırmacılar tarafından bağımsız olarak geliştirilmiş olması dikkat çekicidir.
Gelişmiş Mobil Geniş Bant
Hem aşırı yüksek veri hızı hem de yüksek veri kapasitesi sağlayan gelişmiş mobil geniş bant (eMBB), MBB tarafından sağlananın çok ötesinde, örneğin LTE tarafından sağlanan önemli ölçüde genişletilmiş kapsama alanı sunar.
Bağlantı ve bant genişliği kapsama alanı üzerinde daha tekdüzedir ve kullanıcı sayısı arttıkça performans kademeli olarak düşer.
Geçmişte geniş alan kapsamı ve MBB’de odak noktasının çoğu, ideal koşullar altında bir kablosuz erişim teknolojisi tarafından desteklenebilen en yüksek veri hızı üzerinde olmuştur. Ancak daha önemli bir yetenek, farklı senaryolarda gerçek yaşam koşullarında sağlanabilen veri hızıdır.
5G durumunda, aşağıdaki performans hedeflenir:
• İç ve yoğun dış ortamlar gibi belirli senaryolarda 10Gbps’yi aşan veri hızları desteklenmelidir.
• Kentsel ve banliyö ortamlarında, tipik olarak birkaç 100Mbps veri hızına ulaşılabilir olmalıdır.
• Hemen hemen her yerde 10 Mbps veya daha yüksek veri hızlarına erişilebilir olmalıdır; buna hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerdeki seyrek nüfuslu kırsal alanlar dahildir.
5G radyo erişiminin temel bileşenlerinden biri, öncelikle düşük, orta ve yüksek spektrumlu bantlara yayılan spektrum varlıkları için tasarlanmış Yeni Radyo (NR) adlı yenilikçi bir hava arabirimidir.
5G radyo erişim çözümü için diğer önemli teknoloji bileşenleri şunları içerir:
• Aşamalı anten dizileri ve büyük MIMO ile hüzme oluşturma gibi gelişmiş çoklu anten teknolojileri. Dar huzmeler kullanarak birden fazla anten elemanından radyo iletimine odaklanan huzme oluşturma, paraziti azaltır ve genel sistem performansını iyileştirir.
• Ortak sinyal kaynaklarının neden olduğu paraziti azaltmak ve kaynak verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için ultra yalın iletim. İletişimin yalnızca iletilecek kullanıcı verileri olduğunda gerçekleşmesi için her zaman açık olan iletimleri minimuma indirmek, vericinin milisaniye bazında dinamik olarak kapanmasını ve sessiz olmasını sağlar. Bu tür ultra-yalın iletim, gelişmiş ağ enerji verimliliği ve daha yüksek ulaşılabilir kullanıcı veri hızları ile sonuçlanır.
• Spektrum kaynaklarının dinamik olarak downlink ve uplink’e atandığı esnek dubleks, tam bant genişliğine kadar iletimin her iki yönde de anlık olarak kullanılmasını sağlar ve dinamik trafik koşullarına daha uygundur.
• Kablosuz erişim ve kablosuz ana taşıyıcının aynı teknoloji temel çizgisini ve aynı spektrum havuzunu paylaştığı erişim/ana taşıyıcı entegrasyonu, dinamik olarak paylaşılabildiklerinden spektrum kaynaklarının daha verimli kullanılmasını sağlar. Radyo ağı düğümleri ve ağın geri kalanı arasındaki kablosuz bağlantı, özellikle çok sayıda düğüme sahip yoğun dağıtımlarda dağıtımı basitleştirir.
Bu teknoloji bileşenleri yalnızca yeni 5G kablosuz erişim sistemleri için değil, aynı zamanda LTE’nin gelişimi için de geçerli olacaktır.
Geniş Alan Bağlantısı
Geniş alan bağlantı gereksinimleri, belirli bir endüstriyel kullanım durumuyla ilişkili cihazların ve ürünlerin mobilite gereksinimlerine bağlı olarak ulusal veya küresel olabilir. Her iki durum için de farklı çözümler mümkündür. Ulusal geniş alan bağlantısı tipik olarak bir veya daha fazla MNO tarafından desteklenir. Küresel geniş alan kapsamı, birden fazla MNO’dan destek gerektirir.
Geniş alan kapsamı elde etmek için farklı alternatifler şunlardır:
(a) Mevcut dolaşım modeli, küresel geniş alan kapsamı için bir alternatiftir ve örneğin, esas olarak bir alanda kullanılan ancak aynı zamanda çalışmaları sırasında hareket eden cihazlar için de uygulanabilir. Bu durumda cihaz, tek bir MNO ile ilgili kimlik bilgileri ve kimlikle donatılmıştır ve bu MNO’nun diğer MNO’larla olan küresel dolaşım anlaşmalarına dayanır.
(b) Başka bir alternatif, cihazın başlangıçta birçok MNO ve hatta tipik olarak bir ülke içinde birçok MNO ile küresel dolaşım anlaşmaları olan tek bir önyükleme operatörü için kimlik ve kimlik bilgisi ile donatılmasıdır.
Önyükleme operatörü tarafından sağlanan ilk bağlantı, cihaza eSIM teknolojisini kullanarak cihazın mevcut coğrafi konumu için en uygun MNO kimliği ve kimlik bilgilerini sağlamak için kullanılabilir. Cihazdaki kimlik ve kimlik bilgileri de cihazın kullanım ömrü boyunca tekrar güncellenebilir. Bu çözüm, genellikle küresel olarak gönderilen ve farklı alanlar arasında hareket eden cihazlar için geçerlidir.
Geniş Alan Ağı örnekleri
Geniş Alan Ağları Ders Notları
Metropol Alan Ağı
Wide Area Network Nedir
Yerel Alan Ağı
Yerel Alan Ağı Nedir
Wan Geniş Alan ağı Nedir
Bilinen en büyük Geniş alan ağı hangisidir
(c) Üçüncü bir alternatif, aygıtın, eSIM teknolojisine dayalı birden çok MNO ile ilişkili birden çok kimlik bilgisi ve kimlikle donatılmasıdır, yani, kimlik ve kimlik bilgilerinin aygıta dinamik olarak sağlanması bile. Bu durumda, örneğin cihazın konumuna göre cihazın mevcut kimliğini ve kimlik bilgilerini değiştirerek her zaman mümkün olan en iyi geniş alan bağlantısını seçmek için yeni bağlantı yönetimi mantığına sahip olmak mümkün hale gelecektir.
Bu alternatif, cihazın bağlantı için birden fazla modemle donatılmasıyla potansiyel olarak genişletilebilir. Her modem, potansiyel olarak aynı anda bile farklı ağlara bağlanabilir. Bu durumda, farklı ağların seçimi daha dinamik olabileceğinden ve farklı ağların birleştirilmesi de etkinleştirildiğinden bağlantı yönetimi daha gelişmiş hale gelir.
Ayrıca, cihazın gösterildiği gibi hem yerel hem de geniş alan bağlantısına bağlanması gerektiği durumlar da vardır. Çözümlerden biri, yerel ve geniş alan bağlantısı için ayrı kimlik bilgilerine ve kimliklere sahip olmaktır. Hem yerel hem de geniş alan bağlantısı için aynı kimlik bilgilerini ve kimliği kullanmak da ilginçtir.
Bu nedenle yerel ve geniş alan bağlantı çözümlerinin entegre edilmesi gerekmektedir. Cihaz kimlik bilgileri ve kimliklerinden hangi varlığın sorumlu olduğuna bağlı olarak bu entegrasyonu gerçekleştirmenin farklı yolları da vardır. İlk durumda, bunlardan MNO sorumludur. MNO’nun geniş alan bağlantısı ve dolaşım anlaşmaları kullanılabilir, ancak endüstrinin yerel hayatta kalma gereksinimini desteklemek için bir çözüm gereklidir. İkinci durumda, cihaz kimlik bilgileri ve kimliklerinden sektör sorumludur.