Bu yaklaşım, başlangıçta PageRank hesaplamasını hızlandırmak için icat edildi. Ana fikrin Web grafiğini ana bilgisayarlara göre ayrıştırmak olduğu 3 aşamalı bir algoritmadan oluşur. Ancak, yazarlar tarafından zaten önerildiği gibi, bu yaklaşım kişiselleştirilmiş Sayfa Sıralaması puanlarını bulmak için de uygulanabilir.

Algoritmanın ikinci adımında ana bilgisayar ağırlıklarının tanıtılması gerekir, dolayısıyla algoritma aşağıdaki gibidir:

1. (çevrimdışı) K blok (ana bilgisayar) seçin ve k bloğundaki i sayfasının yerel PageRank’i vik olsun, i = 1,…,n, k = 1,…,K. Qˆ·k = cvk’yi hesaplayın (PR yazarları, Web yapısından yararlanılırsa K ≥ 103’ün mümkün olduğunu iddia ediyor).
2. (çevrimiçi) σ sorgusu için konakları birleştirmek üzere uygun konak ağırlıklarını bulun.
3. (çevrimiçi) İlişkili merkezleri hesaplamak için (standart) PageRank algoritmasını uygulayın. Birinci adımda hesaplanan ve 2. adımdaki ana bilgisayar ağırlıklarıyla ağırlıklandırılmış yerel PageRank puanlarını girdi olarak kullanın.

Hem buradaki kişiselleştirme kavramı hem de önceki bölümdeki normalleştirme kavramı, merkezilik endekslerinin dört boyutunu tanıtmak için sonraki iki bölümde yeniden tartışılacaktır.

Merkezilik Endeksinin Boyutları

Bu bölümde, şimdiye kadar sunulan farklı merkeziyet ölçüleri ve ilgili kişiselleştirme ve normalleştirme yöntemlerinin geniş alanını yapılandırma girişimi olan dört boyutlu bir yaklaşım sunuyoruz. Bu model fikri, şu anda daha fazla ayrıntı için dikkate alınan tüm merkezilik ölçülerini yakalayan tutarlı bir aksiyomatik şema olmadığı gözleminden ortaya çıktı.

Ancak, aşağıdaki katkının resmi bir yaklaşım teşkil etmediğini ve hatta bütünlük iddiasında bulunmadığına dikkat etmek önemlidir. Yine de uygulamada yardımcı bir araç olabileceğine inanıyoruz.

Merkezilik ölçümlerinin analizi, merkezilikleri temel hesaplama modellerine göre dört kategoriye ayırma fikrine yol açmıştır. Her bir hesaplama modeli, sözde bir temel terim ile temsil edilir.

Temel bir terim verildiğinde, bir terim operatörü (örneğin toplam veya maksimum) ve buna birkaç kişiselleştirme ve normalleştirme yöntemi uygulanabilir. Aşağıda, fikri daha ayrıntılı olarak tartışmak istiyoruz. Bu bölümün sonunda, yeni merkezilik ölçütlerini sınıflandırmaya veya mevcut olanları özelleştirmeye yardımcı olan, algımıza dayalı bir şema sunuyoruz.

Temel Terim

Merkeziyet ölçülerinin dört kategoride sınıflandırılması ve her kategorinin temel bir terimle temsil edilmesi yaklaşımımızın birinci boyutunu oluşturmaktadır. Bir kez daha belirtmek isteriz ki, bu tasnif sadece şu ana kadar açıklanan mevcut ölçütlerin analizinden ortaya çıkan bir önermedir.

Endeks nasıl hesaplanir
Borsa endeksi nasıl hesaplanır
endeks nedir, nasıl hesaplanır
Endeks nedir Türkçe
Borsa endeks değişikliği Nedir
Bist Endeksleri Nelerdir
Borsa endeks düşerse ne Olur
Endeks farkı nedir KYK

Erişilebilirlik

Merkezilik önlemlerinin ilk kategorisi, ‘ulaşılabilirlik’ kavramına dayanmaktadır. Diğer birçok köşeye ulaşırsa, bir tepe noktasının merkezi olması gerekir. Bu kategorinin merkezilik ölçüleri, derece merkeziliği, eksantriklik ve yakınlığa dayalı merkezilik ve rastgele yürüme yakınlığı merkeziliğidir.

Tüm bu merkeziyetler, u ve v iki köşesinin d(u, v) uzaklık kavramına dayanır. Örneğin, derece merkeziliğinde, 1 mesafesi içinde ulaşılabilen köşe sayısını sayarız. Bir u köşesinin yakınlığı diğer tüm köşelere olan mesafeler üzerinden toplamın tersi ile ölçülür.

Aynısı, toplam mesafe yerine maksimumun alındığı eksantrikliğe dayalı merkezilik için de geçerlidir. Rastgele yürüyüş yakınlık merkeziliği durumunda, mesafe kavramı eşdeğer olarak rastgele bir yürüyüşte u tepe noktasından diğer tüm v köşelerine ortalama ilk geçiş süresi olarak verilir.

Akış Miktarı

Merkezilik ölçümlerinin ikinci kategorisi, bir tepe noktasından veya bir x kenarından geçen bir s tepe noktasından t tepe noktasına akış fst(x) miktarına dayalıdır. Bu, açıklandığı gibi mevcut akış süreçlerine ve rastgele yürüyüşlere dayanan merkezi ölçümlerde kolayca görülebilir.

Ancak en kısa yolların numaralandırılmasına dayalı ölçümler de bu kategoriye girer. Sunulan gerilim merkeziliği, eğer her köşe s diğer tüm tepe noktalarına t onları bağlayan her bir en kısa yol boyunca bir birim akış gönderiyorsa, x elemanından geçen akış miktarının ölçülmesi olarak da yorumlanabilir.

Aynı bağlamda, tanıtılan en kısa yol arasındalık merkeziliği, her köşe s ardışık olarak diğer her köşe t’ye bir birim akış gönderirse ve her seferinde tüm en kısa yollardan birini seçerse, bir birim akışın elemandan geçmesinin beklenen kesirini ölçer. Bunları rastgele, bağımsız olarak tekdüze olarak. Bu ölçüleri kapsayan temel terim fst(x)’dir.

Canlılık

Merkezilik ölçümlerinin üçüncü bir kategorisi, tanımlandığı şekliyle canlılığa dayanmaktadır. Burada, bir x öğesinin merkeziyet değeri, öğeli ve öğesiz G üzerindeki gerçek değerli bir f fonksiyonunun farkı olarak tanımlanır. Hatırlayın, genel bir canlılık ölçüsü V (G, x) = f (G) − f (G\{x}) ile gösterildi. Bölüm’de sunulan maksimum akış arasındaki canlılık. 3.6.1 bu kategoriye aittir.

Geri Bildirim

Merkezilik ölçümlerinin dördüncü bir kategorisi, bir merkeziliğin zımni tanımına dayanmaktadır (bkz. Bölüm 3.9). Bu ölçüler, belirli bir vi köşesinin merkezilik değerinin tüm v1 köşelerinin merkezilik değerlerine bağlı olduğu c(vi) = f(c(v1),…,c(vn)) soyut formülü tarafından kapsanabilir.

Terim Operatörü

İkinci boyut, operatör terimi ile temsil edilir. İlk üç kategoriyi göz önünde bulundurun: burada, anlamlı merkezilik ölçütleri elde etmek için temel bir terime sıklıkla bir dizi uygun operatör uygulanabileceğini gözlemledik.

Bu fikri bazı merkezilik ölçüleri üzerinde göstermek istiyoruz: Belirli bir uygulama için mesafeyi dikkatli bir şekilde tanımladıysak, merkezilik endeksinin u’dan diğer herhangi bir v köşesine kadar olan tüm mesafelerin maksimumu tarafından verilip verilmediğini seçebiliriz (eksantriklikte olduğu gibi)  veya tüm mesafelerin toplamı (yakınlık merkeziyetinde olduğu gibi) veya diğer tüm köşelere olan ortalama mesafeye bakarız (normalleştirilmiş yakınlık merkeziliği olarak).

Bazı durumlarda, tüm mesafenin varyansı olarak özel bir operatör bile anlamlı bir merkezilik indeksine yol açabilir. Bu nedenle, ilk üç kategorinin tüm merkezilik indeksleri için, bir terim operatörü seçimini temel terimden ayırmak mantıklıdır.

The post Merkezilik Endeksinin Boyutları – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Somut bir uygulamada merkeziliğin hangi kesin tanımını kullandığı çok önemlidir. Bu, belirli bir uygulama için ‘doğru’ merkezilik endeksini belirlemeye yardımcı olmak üzere merkezilik endekslerini sınıflandırma girişimlerimize bir başka ışık tutar.

Bu belki de genel olarak mümkün değildir, çünkü ne tür uygulamaların ilgi çekici olabileceği ve ağın nasıl kurulduğu hakkında hiçbir fikrimiz yoktur. Bununla birlikte, somut bir uygulama için buradaki değerlendirmeler, durumun tam olarak veya makul bir tahmin olarak nasıl modelleneceğine dair değerli fikirler verebilir.

Merkezilik endekslerini normalleştirmek için bazı genel yaklaşımlarla başlıyoruz. Bu tekniklerin çoğu o kadar geneldir ki, sunulan tüm endekslere uygulanabilirler. Merkezilik değerlerinin aynı grafik içinde ve farklı grafikler arasında karşılaştırılmasını kolaylaştıran yaklaşımlar arasında ayrım yapacağız.

Daha sonra, belirli bir köşe alt kümesine odaklanmasına izin vererek bir merkezilik indeksini değiştirme olasılığını düşünüyoruz. Bu küme, örneğin, bir Web sörfçüsünün en çok ilgilendiği Web sayfalarının bir alt kümesi olabilir. Böyle bir alt kümeyle, sıralama bir kullanıcının ilgi alanlarına göre kişiselleştirilebilir.

Bu kişiselleştirme fikri daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Normalleştirme durumunda olduğu gibi, bazı teknikler sunulan tüm merkezilik indekslerine neredeyse uygulanabilirken, diğerleri özellikle sadece bir merkezilik indeksi için tasarlanmıştır.

Bu çalışmada sunulan merkezilik endekslerinin geniş alanını yapılandırmak için gayrı resmi bir yaklaşım verilmektedir. Bunun için, bu indeksleri farklı bileşenlere, yani bir temel terim, bir terim operatörü, kişiselleştirme ve normalleştirmeye ayırdık ve böylece dört merkezilik indeksi kategorisi tanımladık. Bu yaklaşım sonunda yeni bir merkezilik indeksi ‘tasarlamak’ için kullanılabilecek bir akış şemasına yol açar.

Herhangi bir genel veya uygulamaya özel merkezilik endeksinin saygı duyması gereken temel özellikleri detaylandırır. Merkezilik endeksleri için farklı aksiyom kümeleriyle sonuçlanan bu tür birkaç özellik önerilmiş ve tartışılmıştır.

Son olarak, merkezilik endekslerinin ağın yapısındaki değişikliklere nasıl tepki verdiğini tartışıyoruz. Tipik örnekler, yeni bir deney veya yeni bir eşiğin öğelerin değerini ve hatta varlığını değiştirdiği deneysel olarak elde edilen ağlar veya sayfaların ve bağlantıların eklenmesinin her zaman gerçekleştiği Web grafiğidir. Bu tür değişiklikler için, sıralama sonuçlarının istikrarı sorunu ilgi çekicidir ve merkezilik endekslerine ve bu tür değişikliklere tepkilerine ilişkin birkaç örnek sunacağız.

Normalleşme

Bir grafikte köşeler ve kenarlar için farklı merkezilik kavramları gördük. Birçoğu negatif olmayan gerçeklerle ve Öklid normuna göre normalizasyon kullanılarak elde edilen puanlar gibi bazıları [0,1] aralığıyla sınırlıydı.

Ortaya çıkan soru, örneğin bir kenar veya tepe noktası için 0,8’lik bir merkeziliğe sahip olmanın ne anlama geldiğidir. Diğer şeylerin yanı sıra bu, grafikte meydana gelen maksimum merkeziliğe, grafiğin topolojisine ve grafikteki köşe sayısına bağlıdır.

Bu bölümde, bir grafiğin öğeleri arasında veya farklı grafiklerin öğeleri arasında merkezilik puanlarının karşılaştırılmasına izin veren genel normalleştirme kavramları olup olmadığını tartışacağız. Aşağıda, araştırmalarımızı köşelerin merkezilik kavramlarıyla sınırlıyoruz, ancak fikirler kenarlar için olanlara da taşınabilir.

endeks nedir, nasıl hesaplanır
Borsa endeks değişikliği Nedir
Endeks nedir Türkçe
Endeksli nedir
Borsa endeksi nasıl hesaplanır
Endeks Ne Demek
Endeks tutarı nedir
Endeks nasıl hesaplanir

Bir Grafiğin Öğelerini Karşılaştırma

Muhtemelen farklı merkezilik kavramları tarafından üretilen merkezilik puanlarının, n köşeli belirli bir G = (V,E) grafiğinde nasıl karşılaştırılabileceği sorusunu araştırarak başlıyoruz. Normalizasyon yaklaşımlarının gösterimini basitleştirmek için burada bir fonksiyon yerine bir merkezilik vektörü kullanacağız.

X’in farklı kısaltmalar için bir joker karakter olduğu herhangi bir merkezilik cX için, tüm i ∈ V köşeleri için cX i = cX (i) olduğu cX vektörünü tanımlayacağız. Her bir merkezilik vektörü (cX), daha sonra merkeziliğin, merkezilik vektörünün p-normuna bölünmesiyle normalleştirilebilir.

p < ∞ ve p = ∞ (maksimum norm) için p normu arasındaki temel fark, p = ∞ kullanılarak normalleştirme yapılırken grafikteki maksimum merkezilik puanının 1 olması ve bu değerin en az biri için elde edilmesidir. tepe noktası Bu nedenle, maksimum norm kullanılarak yapılan normalleştirme, bir grafikteki her tepe noktası için “göreceli” bir merkezilik sağlar. Bu normalleştirmenin farklı grafiklerdeki köşeleri karşılaştırmak için uygun olmadığına dikkat edin, çünkü topolojisinden bağımsız olarak her grafikte 1 (veya negatif değerlere izin veriliyorsa -1) değerine ulaşılır.

p < ∞ için, negatif merkezilik puanları üretebilen merkezilik kavramlarının, negatif ve pozitif bileşenleri ayırmayı öneren özel bir şekilde ele alınması gerekir. p = 1 alındığında, bu, (negatif olmayan merkezilikler için) köşelerin her birine bir grafik içinde ilişkili merkezilik yüzdelerinin atandığı anlamına gelir.

Maksimum norm kullanılırken benzer bir yaklaşımın makul olup olmadığı veya maksimum mutlak değer yerine maksimum değer kullanılarak normalleştirilmesinin gerekip gerekmediği tartışılmaya değer olabilir. İkincisi, her grafikte maksimum normalleştirilmiş merkezilik değeri olarak bir 1 elde edeceğimiz avantajına sahip olacaktır.

p-normu ile bir normalleştirme, genel olarak farklı grafiklerin köşelerini karşılaştırmak için uygun değildir. Öklid normunun (p = 2), elde edilebilecek maksimum değerin köşe sayısından bağımsız olması bakımından özvektör merkeziyetleri için bir istisna oluşturduğunu göreceğiz.

Farklı Grafiklerin Öğelerini Karşılaştırma

Farklı grafiklerdeki köşe noktalarının karşılaştırılması gerektiğinde, grafiklerin değişen boyutları sorunlu olabilir. Gn, n köşeli bağlantılı G = (V,E) grafikleri kümesi olsun.

Nokta-merkezlilik c”i kullanılarak, maksimum değer 1’e her zaman X’te n boyutunda en az bir grafikte en az bir tepe noktası tarafından ulaşılır. Böylece, farklı grafiklerdeki merkezilik değerlerinin karşılaştırılması mümkündür. Ne yazık ki, bu genellikle yalnızca teoride mümkündür, çünkü c∗X’in belirlenmesi genel olarak önemsiz değildir ve hatta bazı merkeziyet kavramları için imkansızdır.

Örneğin, merkezilik puanlarının seçilen sönümleme faktörü ile ilişkili olduğu durum indeksini ele alalım. Sönümleme faktörü α’nın bitişik matrisin maksimum özdeğeri λ1 ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu belirtir. Bu nedenle, incelenmekte olan grafik için uygun bir sönüm faktörünün aynı boyuttaki diğer tüm grafikler için de uygun olup olmadığı açık değildir.

Ek olarak, Merkezler ve Yetkililer merkeziliğinin yanı sıra eksantriklik merkeziliğinin c∗X değerinin hesaplanmasına izin verdiğini gösterir. Eksantriklik merkeziliği için, maksimum dereceye sahip bir tepe noktasının 1 eksantriklik değerine sahip olduğunu ve diğer tüm köşelerin daha küçük eksantriklik değerlerine sahip olduğunu, dolayısıyla c∗E = 1 olduğunu not ediyoruz.

Benzer şekilde, göbek ve otorite merkezilik değerleri (merkez vektörlerinin Öklid normu kullanılarak normalize edildiği varsayılır) için maksimum değerler 1’dir ve bir yıldızın merkezi tarafından elde edilir (ya tüm kenarlar yıldızın merkezine yönlendirilir) veya merkezden uzağa yönlendirilmiş tüm kenarlara bakılır.

En kısa yol arasındaki merkeziyetçilik ve Öklidçi normalize edilmiş öz-vektör merkeziyetçiliği, daha karmaşık başka şeyler sağlar.

Bu iki merkezilik, bir yıldızın merkezi tepe noktası için tam olarak 1 olan maksimum merkezilik puanına ulaşılması gibi ek bir özelliğe sahiptir. Bu özellik, farklı grafiklerin köşelerini karşılaştırırken kullanışlıdır ve daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Son olarak, ikili grafiklerde maksimum arasındalık için bir ifade bulduğunu not ediyoruz.

The post Merkezilik Endeksleri – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Merkezilik endeksleri, çoğu ağda bazı köşelerin veya kenarların diğerlerinden daha merkezi olduğuna dair sezgisel bir duyguyu ölçmek içindir. 1950’lerde ilk kez birçok tepe merkezi indeksi tanıtıldı: örneğin, Bavelas indeks derece merkeziliği veya ilk geri bildirim merkeziliği tanıtıldı.

Bu erken merkeziyetler, çeşitli uygulamaların bulunduğu bir araştırma telaşı yarattı. Ancak her merkezilik indeksi her uygulamaya uygun olmadığı için zamanla onlarca yeni merkezilik indeksi yayınlandı.

Bu bölüm, daha etkili, ‘klasik’ merkezilik endekslerinden bazılarını sunacaktır. Bütünlük için çabalamıyoruz, ancak bazı temel uygulamalarıyla birlikte temel merkezilik indekslerinin bir kataloğunu vermeyi umuyoruz.

Merkezilik endekslerinin ağları ve bu ağların temsil ettiği durumu analiz etmeye nasıl yardımcı olabileceğini göstermek için iki basit örnekle başlayacağız. Bir grafiğin köşeleri veya kenarları kümesindeki gerçek değerli bir fonksiyonun, sırasıyla köşeler ve kenarlar için merkezilik indeksi olması için asgari düzeyde gerekli olan özellikleri tartışacağız.

Daha sonra çeşitli köşe ve kenar merkezleri aileleri sunulmaktadır. İlk olarak, uzaklık ve komşuluk temelli merkezilik indeksleri ele alınmıştır. Ek olarak, bu bölüm, merkezilik indeksleri için olası bir uygulama olarak tesis yeri problemlerinin bazı örneklerini ayrıntılı olarak sunar.

Daha sonra, en kısa yollara dayalı merkezilik endekslerini tartışacağız. Bunlar doğal olarak hem köşeler hem de kenarlar için tanımlanmıştır. Birçok merkeziyet indeksi ailesi doğal olarak her ikisi için de tanımlandığından ve birçok indeks kolayca bir tepe merkeziyetinden bir kenar merkeziyetine dönüştürülebildiğinden ve bunun tersi olduğundan, hem köşe hem de kenar merkeziyet indekslerini tek bir bölümde birlikte sunmaya karar verdik.

Bugüne kadar, köşeler için kenarlardan çok daha fazla merkezilik indeksi önerilmiştir. Bu nedenle, bir köşe merkeziliği tanımından bir kenar merkeziliği türetmek için genel yöntemleri tartışıyoruz.

Canlılık ölçümlerinin genel yaklaşımı, kenarlar ve tepe noktaları için de geçerlidir. Bu aileyi, bilgi akışı ile akım akışı arasındaki belirli bir analojiden türetilen bir merkezilik endeksleri ailesi olarak tanımlayacağız.

Rastgele süreçlere dayalı merkeziyet indeksleri sunulur. Burada, bir köşenin önemini, çevresindeki köşelerin merkeziliğini değerlendirerek değerlendiren daha belirgin geri bildirim merkeziyetlerinden bazılarını sunuyoruz.

Birçok merkezilik indeksi için, eldeki ağın bağlı olması gerekir. Durum böyle değilse, bu merkezleri hesaplamak bir sorun olabilir. Örnek olarak, en kısa yol tabanlı merkezilikler, ağın farklı bir bileşenindeki belirli köşelere köşelerden ulaşılamaması sorunuyla karşılaşır.

Bu, yakınlık merkeziliği için sonsuz mesafeler ve aradalık merkeziliği için sıfır en kısa yol sayısı sağlar. Bu bölüm, bağlantısız grafiklerde bu sorunların nasıl çözüleceğini tartışmaktadır.

Bölümü kapatmadan önce, öğeler düzeyindeki ağların analizi ile tüm grafiğin düzeyi arasındaki köprüyü aşan bir konuyu tartışmak istiyoruz.

Burada, köşeler için bir yapısal indeksin grafikler için bir yapısal indekse dönüştürülebileceği çok genel bir yöntem öneriyoruz. Bu, örneğin basit bir örnek üzerinde açıklanacak olan yeni merkezilik endekslerinin tasarımında faydalıdır. Bu bölümü merkezilik endekslerinin tarihi üzerine bazı açıklamalarla kapatıyoruz.

Endeks nasıl hesaplanir
endeks nedir, nasıl hesaplanır
Borsada endeks ne demek
Endeks farkı nedir KYK
Endeks ne demek Doğalgaz
Endeks Ne kadar
Endeksli olmak Ne demek
Borsa endeks düşerse ne olur

Giriş Örnekleri

Bir liderin seçilmesi, birçok sosyal grupta sık görülen bir olaydır ve sezgisel olarak, böyle bir olayda bazı kişiler diğerlerinden daha önemli veya ‘merkezi’dir, örn. adaylar. Şimdi soru, merkezilik endekslerinin bu sezgisel gözlemin bir ölçüsünü türetmeye nasıl yardımcı olabileceğidir.

Bu ilk örnekte, farklı türde ağların böyle bir sosyal etkileşimden soyutlanabileceğini göstermek istiyoruz ve merkezilik endeksleri ile ağ analizinin bu ağların önemli köşelerini belirlemeye nasıl yardımcı olabileceğini göstermek istiyoruz.

İkinci bir örnek, bir kenar merkezilik indeksinin uygulanmasının bir ağdaki önemli kenarları anlamaya nasıl yardımcı olabileceğini göstermektedir. Her iki çizim de tüm uygulamalara uyan bir merkezilik indeksi olmadığının ve aynı ağın cevaplanacak soruya bağlı olarak farklı merkezilik indeksleri ile anlamlı bir şekilde analiz edilebileceğinin altını çizmektedir.

Örneklerle ilgili tartışmaya başlamadan önce, “merkezilik” teriminin hiçbir şekilde açıkça tanımlanmadığına dikkat edilmelidir. Bir köşeyi merkez ve başka bir köşeyi çevresel yapan nedir? Zaman içinde bu soruya farklı cevaplar verildi. Her biri, merkezilik kavramıyla ilgili başka bir sezgiye hizmet ediyor.

Merkezilik, diğer şeylerin yanı sıra ‘etki’, ‘prestij’ veya ‘kontrol’ olarak yorumlanabilir. Örneğin, ağ içinde bilginin taşınması için yoğun bir şekilde gerekliyse veya diğer önemli köşelere bağlıysa, bir köşe merkezi olarak kabul edilebilir. Düzinelerce başka olasılıktan alınan bu birkaç örnek, “merkeziyet” yorumunun büyük ölçüde bağlama bağlı olduğunu göstermektedir.

Aşağıdaki örnek üzerinde üç farklı yorumun uygulamasını göstereceğiz: 30 kişilik bir okul sınıfı, bir sınıf temsilcisi seçmek zorundadır ve her öğrencinin bir başka öğrenci için oy kullanmasına izin verilir. Bu durumdan daha sonra farklı merkezilik indeksleri ile analiz edilebilecek farklı grafik soyutlamaları türetebiliriz.

Öncelikle oylama sonuçlarını doğrudan temsil eden bir ağa bakacağız. Bu ağda, köşeler öğrencileri temsil eder ve eğer A, B’ye oy verdiyse, öğrenci A’dan öğrenci B’ye bir kenar oluşturulur. Böyle bir durumda, bir öğrencinin kendisine oy veren daha fazla insan ne kadar “merkezi” olduğu söylenebilir. Bu tür merkezilik, karşılık gelen köşeyi işaret eden kenarların sayısıyla doğrudan temsil edilir. Sözde ‘derece merkeziliği’ sunulmaktadır.

Aynı durumla ilgili başka bir görüş, başka bir ağla sonuçlanır: Bu ağda, A ve B arasındaki bir kenar, A öğrencisinin B öğrencisini favori adayına oy vermeye ikna ettiğini gösterir. Bu ağa ‘etki ağı’ diyeceğiz.

Sınıfın esas olarak X ve Y olmak üzere iki büyük gruba ayrıldığını varsayalım. Bir kişinin her iki gruptan üyelerle sosyal ilişkileri olmasına izin verin. Bu kişinin X grubundan favori bir adayı varsa ve Y grubunun büyük bir bölümünü bu adaya oy vermeye ikna ederse, her iki grup arasında en fazla bilgiye aracılık ettiği için ‘merkezde’ olur.

Bu argümanla, verili etki ağındaki bir tepe noktasının, başkalarının görüşlerini taşımak için ne kadar çok ihtiyaç duyuluyorsa o kadar merkezi olduğunu söyleyebiliriz. Bu ‘gruplar arasında olma’ sezgisini yakalamaya çalışan bir merkezilik endeksleri ailesi, sunulan arasındalık merkezilik endeksleri ailesidir.

The post Merkezilik Endeksleri – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).