Modeliranje rastočega omrežja z Barabási–Albertovim modelomBezjak, Katja (Avtor) Dravec, Tanja (Mentor) Taranenko, Andrej (Komentor) Kompleksna omrežjarastoča omrežjaomrežja citatovBarabási–Albertov modelteorija grafovmere centralnosti.V magistrskem delu obravnavamo problem modeliranja in analize rastočih kompleksnih omrežij, ki se pojavljajo v številnih realnih sistemih. Poseben poudarek je namenjen omrežjem citiranja znanstvenih člankov, saj ta predstavljajo pomemben vir informacij o razvoju in širjenju znanja na posameznem raziskovalnem področju. V delu predstavimo osnovne pojme teorije grafov, verjetnosti in kompleksnih omrežij ter najpomembnejše mere centralnosti, s katerimi vrednotimo pomembnost posameznih vozlišč. Opišemo uporabljena orodja in metode za pridobivanje ter obdelavo podatkov. Nato analiziramo izbrano realno omrežje citatov, pri čemer se osredotočimo na njegove strukturne lastnosti, porazdelitev stopenj vozlišč in rast skozi čas. Predstavimo konstrukcijo sintetičnega omrežja po Barabási–Albertovem modelu in primerjamo lastnosti realnega in sintetičnega omrežja. Končna ugotovitev kaže, da Barabási–Albertov model v veliki meri ustrezno opisuje rast in osnovne strukturne značilnosti analiziranega citatnega omrežja, zlasti pojav preferenčne vezave in neenakomerno porazdelitev stopenj vozlišč. Kljub temu se v nekaterih lastnostih pojavijo razlike med realnim in sintetičnim omrežjem, kar kaže na vpliv dodatnih dejavnikov v realnih sistemih, kot so vsebinska povezanost člankov, raziskovalni trendi in časovna dinamika objavljanja, ki jih model ne zajame v celoti.[K. Bezjak]20262026-04-17 14:30:18Magistrsko delo/naloga97839UDK: 519.17(043.2)COBISS_ID: 279503363sl