The Resource Clusteranalyse für Netzwerke, Alexandra Rebecca Klages

Clusteranalyse für Netzwerke, Alexandra Rebecca Klages

Label
Clusteranalyse für Netzwerke
Title
Clusteranalyse für Netzwerke
Statement of responsibility
Alexandra Rebecca Klages
Creator
Author
Subject
Language
ger
Summary
In diversen Forschungsgebieten lassen sich Relationen zwischen Objekten durch Netzwerke darstellen. Eine wichtige Fragestellung innerhalb der Analyse komplexer Gefuege ist die Identifikation eng vernetzter Gruppen von Objekten, welche auch Cluster genannt werden. Solche Strukturen lassen sich als Netzwerke abbilden, in denen die Objekte den Knoten und ihre Beziehungen den Kanten entsprechen. Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Bildung von Clustern in Netzwerken vor. Dabei werden hierarchische Verfahren, die urspruenglich zur Clusteranalyse von (Un- )Aehnlichkeits- bzw. Distanzdaten entwic
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Cataloging source
E7B
Dewey number
650
Dissertation note
Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 2012
Illustrations
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Index
no index present
LC call number
QA278
LC item number
.K53 2012eb
Literary form
non fiction
Nature of contents
  • dictionaries
  • bibliography
  • theses
Series statement
Informationstechnologie und Ökonomie,
Series volume
Band 47
Label
Clusteranalyse für Netzwerke, Alexandra Rebecca Klages
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Bibliography note
Includes bibliographical references
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  • net
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online resource
Carrier MARC source
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Color
multicolored
Content category
text
Content type MARC source
rdacontent
Contents
  • Cover ; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; 1 Einleitung; 2 Grundlagen; 2.1 Netzwerktheorie; 2.1.1 Definitionen; 2.1.2 Anwendungen und Algorithmen; 2.1.2.1 Kürzeste Wege und Pfade in Netzwerken; 2.1.2.2 Flüsse in Netzwerken; 2.1.2.3 Zentralitätsbewertungen in Netzwerken; 2.1.3 Visualisierung von Netzwerken; 2.2 Clusteranalyse in Netzwerken; 2.2.1 Begriffliche Grundlagen; 2.2.2 Kategorien von Methoden; 3 Modularität als Gütemaß für Cluster in Netzwerken und Alternativen der Modularität; 3.1 Definition der Modularität; Beispiel zur Berechnung der Modularitat; 3.2 Eigenschaften der Modularität
  • 3.2.1 Minimale und maximale Modularitätswerte3.2.2 Verteilungen von Modularitätswerten; 3.3 Kritik an der Modularität; 3.3.1 Das Resolution Limit nach Fortunato/Barthélemy; 3.3.2 Erweiterungen des Resolution Limits; 3.4 Alternativen und Abwandlungen der Modularität; 3.4.1 Modularitätsdichte; 3.4.2 Multi(auf) lösungsgütemaße; 3.4.3 Alternative Nullmodelle; 3.4.4 Motivbasierte Abwandlung der Modularität; 3.4.5 Lokale Bewertung von Clustern; 3.4.6 Zwischenfazit zu Kapitel 3; 3.5 Modularität in Abhängigkeit von der Art des Netzwerks; 3.5.1 Modularität für Netzwerke mit gewichteten Kanten
  • 3.5.2 Modularität für Netzwerke mit gerichteten Kanten3.5.2.1 Eine direkte Übertragung der Modularität auf gerichtete Netzwerke; 3.5.2.2 Der LinkRank für gerichtete Netzwerke; 3.5.2.3 Zusätzliche Ansätze für gerichtete Netzwerke; 3.5.3 Weitere Erweiterungen des Modularitätsbegriffs; 3.5.3.1 Modularitat in bipartiten Netzwerken; 3.5.3.2 Modularität für überlappende Cluster; 4 Clusteranalysemethoden für Netzwerke; 4.1 Heuristiken zur Maximierung der Modularität; 4.1.1 Agglomerative hierarchische Verfahren; 4.1.1.1 Der agglomerative Algorithmus von Newman
  • 4.1.1.2 Alternativen für Implementierung und Clustervereinigung4.1.1.3 Randomisiertes Clustern und Aggregation von Clusterings; 4.1.2 Iterative Vergröberung von Netzwerken; 4.1.2.1 Zusammenfassung von Knotenmengen; 4.1.2.2 Vergröberung durch Matchings; 4.1.2.3 Agglomerative Zwei-Phasen-Methode; 4.1.3 Rekursive Zweiteilung von Netzwerken; 4.1.3.1 Extremale Optimierungsheuristik; 4.1.3.2 Formulierung eines Vektor-Programms; 4.1.3.3 Reduktion auf ein minimales Schnittproblem; 4.2 Spektralmethoden zum Clustern in Netzwerken; 4.2.1 Grundlagen; 4.2.2 Rekursive Zweiteilung; 4.2.2.1 Schnittprobleme
  • 4.2.2.2 Verwendung der Modularität4.2.3 Teilung in eine fixe Anzahl von Clustern; 4.2.3.1 Schnittprobleme; 4.2.3.2 Verwendung der Modularität; 4.2.4 Weitere Konzepte bezüglich spektraler Clusteranalyse; 4.2.4.1 Erweiterungen der Methode der rekursiven Zweiteilung mit Modularität; 4.2.4.2 Andere spektrale Clustermethoden; 4.2.4.3 Spektraltheorie und Clusteranzahlen; 4.2.5 Matrixfaktorisierung; 4.3 Divisive hierarchische Verfahren; 4.4 Label Propagation; 4.5 Lokale Methoden; 4.6 Weitere Algorithmen; 4.6.1 LP Methode nach Agarwal/Kempe; 4.6.2 Clustern unter Verwendung von Informationstheorie
Control code
ocn889250285
Dimensions
unknown
Extent
1 online resource (288 pages)
Form of item
online
Isbn
9783653014358
Media category
computer
Media MARC source
rdamedia
Other physical details
illustrations (some color)
http://library.link/vocab/ext/overdrive/overdriveId
624390
http://library.link/vocab/recordID
.b33292735
Specific material designation
remote
System control number
  • (OCoLC)889250285
  • ebsco1306931398

Library Locations

    • Deakin University Library - Geelong Waurn Ponds CampusBorrow it
      75 Pigdons Road, Waurn Ponds, Victoria, 3216, AU
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