اجتماع‏یابی صفحات وب در شبکه‏های اینترنتی دارای ویژگی‏ با استفاده از رویکرد برنامه‏ریزی ریاضی

Abstract

<span lang="AR-SA" dir="RTL">اجتماع‏یابی (کشف اجتماعات) یکی از شاخه‏های نوظهور و پرطرف‏دار در علم داده‌کاوی و تحلیل شبکه‏های اجتماعی است که کاربردهای فراوانی در کشف و تحلیل اجتماع‌ها در سایت‌های اینترنتی، شبکه‌های زیستی، علمی و پژوهشی و غیره دارد. اجتماع‏یابی صفحات اینترنتی می‏تواند به‌طور ویژه به مدیران سایت‏های اینترنتی در تخصیص پهنای بهینه به شبکه‏ صفحات وب تحت نظارتشان کمک کند. در اکثر روش‌های اجتماع‏یابی موجود فقط از توپولوژی شبکه (ارتباطات، یال‏ها) برای گروه‏بندی گره‏ها (صفحات وب) استفاده می‏شود؛ درحالی‌که نتایج پژوهش‏های اخیر نشان داده ‏است که این‏گونه روش‏ها باید به‌گونه‌ای تغییر کند که در آن‌ها علاوه بر توپولوژی، ویژگی‌های ذاتی گره‏ها نیز در فرآیند اجتماع‏یابی لحاظ شود. ازاین‌رو در این مقاله برای اولین بار با لحاظ کردنِ هم‌زمانِ ویژگی‌های ذاتی صفحات وب و ارتباطات میان آن‌ها، یک مدل ریاضی برای کشف اجتماعات در شبکه‏های اینترنتی توسعه داده‌شده است. روش پیشنهادی این پژوهش بدین‌صورت است که برای لحاظ کردن ویژگی‏ها در فرآیند اجتماع‏یابی، ابتدا با استفاده از یک رویکرد ریاضی، میزان شباهتِ صفحات وب به کمک یک سنجه شباهت (مانند جاکارد یا ضریب انطباق) و بردار ویژگی‏ها محاسبه و به‌عنوان وزن به یال‌های موجود بین آن‌ها در شبکۀ اینترنتی موردنظر افزوده می‏شود. با این کار عملاً یک شبکه اینترنتی ویژگی‏دار با یال‌های غیر موزون به یک شبکه بدون ویژگی با یالهای موزون تبدیل می‏شود. سپس با استفاده از یک مدل ریاضی (که مختص شبکه‏هایی با یال‌های موزون است)، اجتماعات موجود در این شبکۀ موزون کشف می‏شود. برای اعتبارسنجی و اثبات کارایی، در قالب آزمون‏های فرض آماری ادعاشده است که کیفیت اجتماعات کشف‏شده توسط رویکرد ریاضی پیشنهادی (که ویژگی‏های صفحات وب را لحاظ می‏کند) به‌طور آماری بهتر از مدل‏های ریاضی پیشین (که از ویژگی‏ها چشم‏پوشی می‏کند) است. نتایج آزمون‏های‏ آماری روی شبکه اینترنتی واقعی نشان می‏دهد که مدل پیشنهادی این پژوهش در حالتی که از معیار جاکارد برای محاسبه میزان شباهت صفحات وب استفاده می‏کند به‌طور معنی‌داری (با </span><span>P-value=0.01</span><span lang="AR-SA" dir="RTL">) باعث کشف اجتماعاتی بهتر در قیاس با مدل‏های ریاضی پیشین شده است. همچنین نتایج دیگر آزمون‏‏های آماری نیز نشان می‏دهد که انتخاب سنجۀ شباهتِ متناسب با ماهیت شبکه، تأثیر بسزایی در میزان کیفیت رویکرد پیشنهادی دارد.</span>