Abstract:
Kullanıcılar tarafından değişik amaçla kullanılan her sosyal ağ farklı kullanıcı verileri içermektedir.
Kullanıcıların farklı sosyal ağlardaki hesaplarını bulmak ve bulunan verileri birleştirip tek bir veri
havuzunda derlemek hem tavsiye edici sistemleri iyileştirecek hem de kullanıcı deneyimini attıracak
çok önemli bir etken olacaktır. Çalışma kapsamında özgün düğüm hizalama ve düğüm benzerlik
yöntemleri önerilmiştir. Topolojik bazlı düğüm önermede çapa yöntemi kullanılırken bağlantılar
arası yoğunluk ilişkileri de dikkate alınmıştır. Benzerlik tabanlı düğüm benzerlik yönteminde ise
öznitelik seçim kriterleri, başlangıç noktası tespit problemi ve değişken formülasyon ile başarılı
düğüm eşleştirme sayısı arttırılmıştır. Bununla birlikte bu çalışmada hem kullanıcıların profil
özelliklerine göre hem de diğer kullanıcılar ile aralarındaki ilişkilere göre hizalama ve benzerlik
tespiti yapılmıştır. Farklı sosyal ağlardaki aynı hesaplarının bulunması ile ilgili dokuz farklı metot
önerilmiştir. Önerilen yöntemler İki ile altı arasında değişen sosyal ağ verilerinde kadar toplanan
sosyal ağlarda test edilmiş ve kullanıcıların eşleşme başarı oranları ölçülmüştür. Bu sonuçlarda,
%95’lere varan başarı oranları yakalanmıştır. Böylece çoklu sosyal ağlarda farklı öznitelikleri
aynı graf üzerinde toplanmış kullanıcılar için birden fazla sosyal ağı kapsayan geniş bir
kullanıcı profili oluşturulmasına imkân sağlanmıştır.
