Im Zeitalter von Web 2.0 ist die Integration der Nutzer für die Gestaltung des World Wide Webs so wichtig wie noch nie. Vor allem Soziale Netzwerke nehmen dort eine zentrale Rolle ein. Deshalb ist die Analyse dieser Netzwerke zu einem interessanten Forschungsgebiet geworden. Im Verlauf der Arbeit werden Ansätze zur Visualisierung vorgestellt, die das Fundament für die Erhaltung von Messwerten bilden. Diese Metriken erlauben es die sozialen Netzwerke zu charakterisieren, was anhand von Beispielen veranschaulicht wird. Insbesondere werden hierbei verschiedene Zentralitätskennzahlen erläutert. Da Gruppen in Netzwerken von besonderer Bedeutung sind, ist es eine der Aufgaben der Netzwerkanalyse diese zu identifizieren. Dafür werden zwei Algorithmen aus dem Bereich der Gruppenidentifikation vorgestellt. Abschließend werden noch grundlegende Methoden aus dem Gebiet des Link Minings beschrieben und mit Anwendungen ergänzt.
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 1 Einleitung
Kapitel 2 Social Networks
2.1 Begriff
2.2 Datenerhebung und Datensammlung für SNA
Kapitel 3 Modellierung
3.1 Visualisierung
3.2 Metriken
3.3 Centrality
3.3.1 Degree Centrality
3.3.2 Closeness Centrality
3.3.3 Betweenness Centrality
3.3.4 Eigenvector Centrality
Kapitel 4 Gruppenidentifikation
4.1 Allgemeines
4.2 Link Removal/Girvan-Newman Algorithmus
4.3 Graph Partitioning/Spectral Clustering
4.4 Anwendungsbereiche
Kapitel 5 Link Mining & Anwendungen
5.1 Object-related Tasks
5.1.1 Link-based Object Ranking
5.1.2 Link-based Object Classification
5.1.3 Object Identification
5.2 Link-based Tasks
5.2.1 Link Prediction
5.3 Graph-related Tasks
5.3.1 Subgraph Discovery
5.3.2 Graph Classification
Kapitel 6 Zusammenfassung und Ausblick
Abbildungsverzeichnis
Literaturverzeichnis
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