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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Social Network Analysis with Signal/Collect
Organization Unit
Authors
  • Flavio Keller
Supervisors
  • Daniel Spicar
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 54
Date December 2014
Abstract Text The Signal/Collect framework, developed at the University of Zurich is an approach to face the challenge of handling and passing information in large graphs. Its main power lies in its ability to work distributed on multiple machines. The main goal of this thesis is to implement Social Network Analysis measures on the Signal/Collect framework. The focus lies on centrality measures and network properties. These measures reveal what parts of a network have influence on the whole network or try to find communities. The implemented solution is an extension of an existing graph tool with a plugin where all these Social Network Analysis measures can be executed. Furthermore, a more advanced method called “Label Propagation” was implemented which is a way to detect communities in a network and makes it possible to see how these communities change over time. The implemented functionalities were evaluated on a cluster of computers for correctness of the results as well as for computation time.
Zusammenfassung Das Signal/Collect Framework, welches an der Universität Zürich entwickelt wurde, ist ein Ansatz, um die Hürde der Bearbeitung von Informationsfluss in grossen Netzwerken zu überwinden. Die Hauptstärke von Signal/Collect liegt aber in seiner Fähigkeit verteilt auf mehreren Maschinen zu arbeiten. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, Masse zur Analyse von Netzwerken in Signal/Collect zu implementieren. Der Fokus liegt dabei auf Zentralitätsmassen und Netzwerkeigenschaften. Diese Masse zeigen auf, welche Teile des Netzwerks Einfluss auf das Gesamtnetzwerk haben oder welche Teile des Netzwerks eine Gemeinschaft bilden. Die implementierte Lösung ist die Ergänzung eines bestehendes Tools, welches alle diese Netzwerkanalysemethoden ausführen kann. Zusätzlich wurde eine weitergehende Methode implementiert, die sich “Label Propagation” nennt und eine Möglichkeit bietet, um zusammengehörende Teile in einem Netzwerk zu erkennen sowie auch diese über die Zeit zu verfolgen. Die implementierten Funktionalitäten wurden auf einem Cluster von Computern auf Korrektheit und Laufzeit evaluiert.
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