به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « social networks » در نشریات گروه « فنی و مهندسی »

  • M. Sabzekar *, S. Baradaran Nejad, M. Khazaeipoor
    Background and Objectives
    Nowadays, social networks are recognized as significant sources of information exchange. Consequently, many organizations have chosen social networks as essential tools for marketing and brand management. Communities are essential structures that can enhance the performance of social networks by grouping nodes and analyzing the information derived from them. This subject becomes more important with the increase in information volume and the complexity of relationships in networks. The goal of community identification is to find subgraphs that are densely connected internally but loosely connected externally.
    Methods
    While community detection has mostly been studied in static networks in the past, this paper focuses on dynamic networks and the influence of central nodes in forming communities. In the proposed algorithm, the network is captured through multiple snapshots. The initial snapshot calculates the influence of each node. Then, by selecting k nodes with higher influence, network communities are formed, and other nodes belong to the community with the most common edges. In the second step, after receiving the next snapshot, communities are updated. Then, k nodes with higher influence are selected, and their associated community is created if needed. If the previous community centers are not among the newly selected k nodes, the community is dissolved, and the nodes within it belong to other communities.
    Results
    Based on the results obtained, the proposed algorithm has managed to achieve better results in most cases compared to the compared algorithms, especially in terms of modularity metrics. The reason behind this success could be attributed to the utilization of influential nodes in community formation.
    Conclusion
    Drawing from the outcomes attained, the suggested algorithm has effectively outperformed the contrasted algorithms in a majority of instances, particularly concerning metrics related to modularity. This accomplishment can potentially be ascribed to the incorporation of influential nodes during the process of community formation.
    Keywords: Social Networks, Dynamic Networks, Community Detection, Node Influence, Overlapping Communities}
  • علی خسروزاده، علی موقر *، محمدمهدی گیلانیان صادقی، حمیدرضا ماهیار

    ساختار انجمن ویژگی مشترک و مهمی در بسیاری از شبکه های پیچیده از جمله شبکه های دوبخشی است. شناسائی انجمن ها در سال های اخیر در بسیاری زمینه ها مورد توجه قرار گرفته و روش های زیادی برای این منظور پیشنهاد شده است، اما مصرف سنگین زمان در برخی روش ها، استفاده از آنها را در شبکه های بزرگ مقیاس محدود می کند. روش هائی با پیچیدگی کمتر وجود دارند اما اکثرا غیرقطعی هستند که کاربرد آنها در دنیای واقعی را کاهش می دهد. رویکرد معمول اتخاذ شده برای شناسائی انجمن ها در شبکه های دوبخشی این است که ابتدا یک طرح ریزی یک بخشی از شبکه ساخته شود و سپس انجمن ها در آن طرح ریزی با استفاده از روش های مربوط به شبکه های یک بخشی شناسائی شوند. این طرح ریزی ها به طور ذاتی اطلاعات را از دست می دهند. در این مقاله بر اساس معیار ماژولاریتی دوبخشی که قدرت تقسیم بندی ها را در شبکه های دوبخشی محاسبه می کند و با استفاده از معیار مرکزیت هلرنک، روشی سریع و قطعی برای شناسائی انجمن ها از شبکه های دوبخشی بطور مستقیم و بی نیاز از طرح ریزی ارائه گردیده است. روش پیشنهادی از فرآیند رای گیری در فعالیت های انتخاباتی در جامعه اجتماعی الهام گرفته و آن را شبیه سازی می کند. نتایج آزمایشات نشان می دهد، مقدار ماژولاریتی انجمن های حاصل و دقت شناسائی تعداد آنها در روش پیشنهادی بهبود یافته است.

    کلید واژگان: شبکه های اجتماعی, گراف های دوبخشی, معیار مرکزیت, شناسائی انجمن, رای گیری}
    Ali Khosrozadeh, Ali Movaghar *, Mohammadmehdi Gilanian Sadeghi, Hamidreza Mahyar

    Community structure is a common and important feature in many complex networks, including bipartite networks. In recent years, community detection has received attention in many fields and many methods have been proposed for this purpose, but the heavy consumption of time in some methods limits their use in large-scale networks. There are methods with lower time complexity, but they are mostly non-deterministic, which greatly reduces their applicability in the real world. The usual approach that is adopted to community detection in bipartite networks is to first construct a unipartite projection of the network and then communities detect in that projection using methods related to unipartite networks, but these projections inherently lose information. In this paper, based on the bipartite modularity measure that quantifies the strength of partitions in bipartite networks and using the HellRank centrality measure, a quick and deterministic method for community detection from bipartite networks directly and without need to projection, proposed. The proposed method is inspired by the voting process in election activities in the social society and simulates it.

    Keywords: Social Networks, Bipartite Graphs, Centrality Measure, Community Detection, Voting}
  • جواد حمیدزاده*، عبدالرضا عبدالسلامی، امیر دهکی طرقی، منا زنده دل
    با ظهور شبکه های ارتباطی و اتصال گسترده رایانه ها و وسایل همراه، همواره امنیت کاربران و امنیت ارتباط آنان موردتوجه است. در حوزه شبکه های اجتماعی، اعتماد کاربران از اصلی ترین مسائل ارتباط کاربران است و مدیریت اعتماد، نقش اساسی در این زمینه ایفا می کند. روش های مختلفی برای ارزیابی مدیریت اعتماد بین کاربران در شبکه های اجتماعی ارائه شده است. تشخیص فردی و ذهنی در ارزیابی اعتماد کمتر موردتوجه قرار گرفته و اغلب مدلی کلی و عمومی برای همه کاربران ارائه شده است. ارزیابی اعتماد بدون درنظرگرفتن خصوصیت های فردی و ذهنی کاربران کارایی لازم را ندارد. در روش پیشنهادی این پژوهش، ویژگی های کاربران محاسبه می شود و با استفاده از نظریه مجموعه خشن فازی میزان اهمیت آنها تعیین می گردد. ویژگی های کاربران با درنظرگرفتن میزان اهمیت آنها و با استفاده از نظریه شواهد دمپستر شفر، ترکیب و تجمیع می شوند. مجموعه های مقادیر اعتماد و بی اعتمادی و ابهام برای تعیین درجه اعتماد ارزیابی می شوند. مقادیر نهایی به منظور تصمیم اعتماد و ایجاد ارتباط امن مورداستفاده قرار می گیرند. میزان اعتماد کاربر در کل شبکه توسط همه کاربران تعیین می گردد. عملکرد جامع روش پیشنهادی و الگوریتم های RTARS ، ABC ، DSL-STM و AUTOMATA در چهار شاخص ارزیابی و در 10 اجرای مستقل مقایسه شده اند. نتایج به دست آمده نشان دهنده بهبود تصمیم اعتماد و ایجاد ارتباط امن در شبکه های اجتماعی است. الگوریتم پیشنهادی توانسته است بادقت 92.54 % در مورداعتماد کاربران در شبکه های اجتماعی به درستی تصمیم بگیرد. نتایج تجربی نشان دهنده آن است که روش پیشنهادی قادر به استنتاج اعتماد بادقت بالاتری نسبت به روش های قبلی است.
    کلید واژگان: مدیریت اعتماد, نظریه شواهد دمپستر شفر, تابع باور, ویژگی کاربر, شبکه های اجتماعی}
    Javad Hamidzadeh *, A.R. Abdolsalami, A. Dahaki Toroghi, M. Zendehdell
    Various methods have been presented to evaluate trust management between users in social networks. Individual and subjective diagnosis is less considered in the evaluation of trust and often a general and general model is presented for all users. trust evaluation without considering the personal and mental characteristics of users is not effective. in the proposed method of this research, users' characteristics are calculated and their importance is determined using fuzzy rough set theory. users' characteristics are combined and aggregated by considering their importance and using Dempster Shafer theory of evidence. the sets of trust and distrust values and ambiguity are evaluated to determine the degree of trust. the final values are used to make a trust decision and create a secure connection. the level of user trust in the entire network is determined by all users. the comprehensive performance of the proposed method and RTARS, ABC, DSL-STM and AUTOMATA algorithms have been compared in four evaluation indices and in 10 independent implementations. the obtained results show the improvement of the trust decision and the creation of safe communication in social networks. the proposed algorithm has been able to correctly decide the trust of users in social networks with 92.54% accuracy. the experimental results show that the proposed method is able to infer trust more accurately than the previous methods.
    Keywords: Trust Management, Dempster Shafer Evidence Theory, Belief Function, User Feature, Social Networks}
  • محمدرضا دوست محمدیان*، ثریا دوست محمدیان، نجمه دوست محمدیان، اعظم دوست محمدیان، هومن ضرابی، حمیدرضا ربیعی
    در این مقاله،‏ مساله مدلسازی اپیدمی و هموار کردن منحنی همه گیری بیماریها در شبکه های انسانی-اجتماعی مورد بررسی قرار میگیرد. هموارتر کردن نمودار همه گیری به معنی کند کردن گسترش بیماری و کاهش نرخ انتقال است که با استفاده از فاصله گذاری اجتماعی، ایزوله کردن افراد و البته واکسیناسیون انجام می شود. روش های غیردرمانی البته راه های ساده تر و سریعتری برای کنترل نرخ گسترش و اپیدمی بیماری هستند. با هدفمندتر کردن این روش های غیر درمانی برای گروه هایی مشخص با مرکزیت بالاتر در ساختار جامعه میتوان به نسبت نمودار هموارتری برای همه گیری بیماری مثل کرونا داشت بدون اینکه هزینه های درمانی خاصی تحمیل گردد. هدف در این پژوهش ابتدا مدلسازی مساله اپیدمی و سپس ارایه راهکارها و الگوریتمهای ساختاری بر مبنای ساختار شبکه انسانی اجتماعی به منظور واکسیناسیون هدفمندتر یا روش های غیردرمانی هدفمندتر برای کاهش پیک بیماری واگیر و هموارکردن منحنی همه گیری می باشد. این راهکارها براساس ساختار گراف شبکه انسانی-اجتماعی بوده و میتوانند تا حد محسوسی در کاهش نرخ انتقال موثر باشند. بدین منظور تعداد خاصی از نودهای شبکه با مرکزیت بالا ایزوله شده و سپس نمودار همه گیری شبکه بررسی می شود. این تحقیق نتایج معناداری برای هموارکردن نمودار همه گیری شبکه تنها با ایزوله کردن درصد کمی از نودهای خاص را نشان می دهد. روش های ارایه شده در این تحقیق مستقل از نوع بیماری بوده و برای انواع بیماریهای واگیردار ار جمله کووید-19 موثر است.
    کلید واژگان: اپیدمی, هموارسازی منحنی همه گیری, شبکه های انسانی-اجتماعی, تئوری گرافها}
    Mohammadreza Doostmohammadian *, Soraya Doustmohamadian, Najmeh Doostmohammadian, Azam Doustmohammadian, Houman Zarrabi, Hamid R. Rabiee
    The main goal of this paper is to model the epidemic and flattening the infection curve of the social networks. Flattening the infection curve implies slowing down the spread of the disease and reducing the infection rate via social-distancing, isolation (quarantine) and vaccination. The nan-pharmaceutical methods are a much simpler and efficient way to control the spread of epidemic and infection rate. By specifying a target group with high centrality for isolation and quarantine one can reach a much flatter infection curve (related to Corona for example) without adding extra costs to health services. The aim of this research is, first, modeling the epidemic and, then, giving strategies and structural algorithms for targeted vaccination or targeted non-pharmaceutical methods for reducing the peak of the viral disease and flattening the infection curve. These methods are more efficient for nan-pharmaceutical interventions as finding the target quarantine group flattens the infection curve much easier. For this purpose, a few number of particular nodes with high centrality are isolated and the infection curve is analyzed. Our research shows meaningful results for flattening the infection curve only by isolating a few number of targeted nodes in the social network. The proposed methods are independent of the type of the disease and are effective for any viral disease, e.g., Covid-19.
    Keywords: Epidemic, Flattening The Infection Curve, Social Networks, Graph Theory}
  • مهسا فرهادی سوادکوهی، محمود دی پیر*
    در این مقاله به ارائه روشی برای تشخیص اعتماد در شبکه های اجتماعی با توجه به ویژگی های فردی و شخصی به کمک روش سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار پرداختیم. پژوهش حاضر نیاز به دیتاست داشته که برای این منظور یک پرسشنامه آنلاین طراحی و 1000 رکورد با متغیرهای سن، جنسیت، شغل، ساعات فعالیت در فضای مجازی، نوع استفاده از فضای مجازی و نوع روابط در فضای مجازی جمع آوری کردیم. این دیتاست به عنوان داده ای مرجع برای تحلیل های مشابه قابل استفاده است و به لحاظ تامین امنیت داده از سطح بالایی برخوردار است. ابتدا به ارزیابی و تحلیل توصیفی دیتاست پرداخته ایم. برای این منظور از نرم افزارهای اکسل و اس پی اس اس استفاده نمودیم، با استفاده از شبیه سازی در متلب به مدل سازی و تحلیل پرداخته ایم. برای معرفی حدود تغییرات و رفتار فازی برای متغیرها، پارامترهای دیتاست با استفاده از توابع عضویت بیزین به الگوریتم معرفی شده اند. به دلیل عدم مشخص بودن نوع توابع عضویت، پوشش فضای تحت کنترل بیشتر، حجم محاسباتی کمتر، کاهش زمان تحلیل و افزایش دقت، از روش خوشه بندی کاهشی استفاده کرده ایم و به آموزش شبکه با استفاده از شبکه عصبی پس خور پرداخته ایم. آموزش شبکه را با داده های آموزش تا رسیدن به همگرایی کامل ادامه داده ایم. در ادامه، داده های تست و چک را وارد نموده ایم و با استفاده از تابع عملکرد مربع خطا به این نتیجه رسیده ایم که با روش به کار رفته شده در این پژوهش می توان با خطای زیر 5/1 درصد، اعتماد افراد را به یکدیگر در فضای مجازی پیش بینی نمود.
    کلید واژگان: شبکه های اجتماعی, اعتماد, سیستم فازی, معکوس سازی اعتماد}
    Mahsa Farhadi Savadkouhi, Mahmood Deypir *
    In this article, we presented a method to detect trust in social networks according to individual and personal characteristics with the help of the adaptive neuro-fuzzy inference system method. The current research required a dataset, for this purpose we designed an online questionnaire and collected 1000 records with the variables of age, gender, occupation, hours of activity in the virtual space, the type of use of the virtual space and the type of relationships in the virtual space, this dataset is as reference data can be used for similar analyzes and has a high level of data security. First, we evaluated and descriptively analyzed the data set, for this purpose we used Excel and SPSS software, we modeled and analyzed using MATLAB simulation. To introduce change limits and fuzzy behavior for variables, dataset parameters were introduced to the algorithm using Bayesian membership functions. Due to the uncertainty of the type of membership functions, coverage of the space under control, less computational volume, reduction of analysis time and increase of accuracy, we used the deductive clustering method and trained the network using feedforward neural network and trained the network with data. We continued the training until we reached full convergence. We entered the test and check data and using the squared error performance function, we came to the conclusion that with the method used in this research, it is possible to predict people's trust in each other in virtual space with an error of less than 1.5%.
    Keywords: Social networks, Trust, Fuzzy system, trust reversal}
  • سمیه سیاری، علی هارون آبادی*، تورج بنی رستم
    در سال های اخیر، شناسایی جوامع در شبکه های اجتماعی به یکی از مهم ترین حوزه های تحقیقاتی تبدیل شده است. اکثر روش های تشخیص جامعه از اطلاعات توپولوژیکی شبکه استفاده می کنند. درحالی که انواع مختلفی از تعاملات در شبکه های اجتماعی وجود دارد که چنانچه با توپولوژی شبکه ترکیب شود باعث بهبود دقت در شناسایی جوامع می شود. در این مقاله، روشی ترکیبی برای شناسایی جوامع، مبتنی بر توپولوژی شبکه، درجه تعامل بهبود یافته کاربران و کاوش الگوی تکرارشونده بر روی تعاملات کاربران پیشنهاد می شود. جوامع اولیه، بر اساس مرکزیت بردار ویژه و کاوش الگوی تکرارشونده، حول گره های اثرگذار شکل می گیرند. جوامع شکل گرفته، مبتنی بر ماژولاریتی و درجه تعامل بهبود یافته کاربران گسترش می یابند. در اغلب روش ها، تعاملات مستقیم دو کاربر و تعاملات آن ها با همسایگان مشترک برای محاسبه درجه تعامل دو کاربر در نظر گرفته می شود. در نظر گرفتن تعاملات بین همسایگان مشترک، دقت درجه تعاملات کاربران را بهبود می بخشد. در مقاله جاری، برای محاسبه درجه تعامل بین کاربران، معیاری بهبود یافته مبتنی بر ضریب خوشه بندی محلی و تعاملات بین همسایگان مشترک ارائه می شود. نتایج ارزیابی روی دو مجموعه داده هیگزتوییتر و فلیکر با استفاده از شاخص های NMI، امگا و چگالی داخلی نشان می دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با پنج روش شناسایی جامعه دیگر عملکرد بهتری دارد.
    کلید واژگان: تعاملات کاربران, شناسایی جوامع, کاوش الگوی تکرارشونده, ضریب خوشه بندی محلی, شبکه های اجتماعی}
    Somaye Sayari, Ali Harounabadi *, Touraj Banirostam
    In recent years, community detection in social networks has become one of the most important research areas. One of the ways to community detection is to use interactions between users. There are different types of interactions in social networks, which, if used together with network topology, improve the precision of community identification. In this paper, a new method based on the combination of user interactions and network topology is proposed to community detection. In the community formation stage, the effective nodes are identified based on eigenvector centrality, and the primary communities around these nodes are formed based on frequent pattern mining. In the community expansion phase, small communities expand using modularity and the degree of interactions among users. To calculate the degree of interaction between users, a new measure based on the local clustering coefficient and interactions between common neighbors is proposed, which improves the accuracy of the degree of user interactions. Analysis of Higgs Twitter and Flickr datasets utilizing internal density metric, NMI and Omega demonstrates that the proposed method outperforms the other five community detection methods.
    Keywords: User Interactions, Community Detection, Frequent Pattern Mining, Local Clustering Coefficient, Social networks}
  • حسین جعفرکریمی*، رخساره مبرهن

    گسترش استفاده از شبکه های اجتماعی و قابلیت های فراوان آنها، تبدیل به تیغی دو لبه شده است که افراد هم به صورت اخلاقی و هم غیر اخلاقی از آن ها استفاده می کنند. هدف این مطالعه یافتن عوامل مهم تاثیر گذار بر تصمیم گیری های اخلاقی افراد می باشد که بر مبنای تیوری رفتار برنامه ریزی شده (Theory of Planned Behavior) ارایه گردیده است. بدین منظور، چهار سناریوی مختلف طراحی شده که در پرسشنامه نهایی مورد استفاده قرار گرفته است تا تاثیر عوامل مختلف بر رفتار اخلاقی و یا غیر اخلاقی افراد بررسی شود. در مجموع 660 پاسخ معتبر از پرسشنامه ها جمع آوری شد که از طریق تکنیک حداقل مربعات جزیی- مدلسازی معادلات ساختاری، مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. نتایج نشان دادند که نگرش موثرترین عامل و پس از آن به ترتیب کنترل رفتاری درک شده و هنجارهای ذهنی افراد از عوامل تاثیرگذار بر تصمیم گیری های اخلاقی محسوب می شوند. در نهایت نقش سناریوهای مختلف نیز به عنوان عامل تعدیلگر بررسی شد و مشخص شد شدت تاثیر روابط بین عوامل شناسایی شده در سناریوهای مختلف متفاوت است.

    کلید واژگان: رفتارهای غیر اخلاقی, تئوری رفتار برنامه ریزی شده, شبکه های اجتماعی, اخلاق در فناوری اطلاعات}
    Hosein Jafarkarimi *, Rokhsareh Mobarhan

    Factors Influencing Unethical Behavior in Social Networks based on Theory of Planned BehaviorAbstract The expanding use of Social Networking Sites (SNS) and their flexible functionalities allow individuals to use these sites in ethical and unethical ways. The objective of this study is to identify the influential factors that have an impact on individuals’ ethical decision-making process based on Theory of Planned Behavior. For this purpose, four different scenario-based questionnaires were designed to enable the survey to investigate factors affecting individuals’ behavior in different situation. With 660 returned questionnaires in hand, the collected data were analyzed using the Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) technique. The results showed attitude to be the most influential factor, followed by perceived behavioral control and subjective. Finally, the role of different scenarios was studied and it is shown different effects on the relationships based on different scenarios.Keywords: Unethical Behaviors, Theory of Planned Behavior, Social Networks, Ethic in Information Technology

    Keywords: unethical behaviors, Theory of planned behavior, Social networks, Ethic in Information Technology}
  • مهدی وحیدی پور*، زهرا سلیمیان
    شبکه های اجتماعی یکی از انواع شبکه های پیچیده است. تشخیص جوامع در شبکه های اجتماعی روشی موثر برای بهره گیری از اطلاعات این شبکه ها است که تاکنون الگوریتم های متعددی برای آن ارایه شده است. در این مقاله روش هایی جدید با استفاده از آتوماتاهای یادگیر پیشنهاد شده است که در آنها، یک آتوماتای یادگیر به هر گره شبکه الحاق می شود؛ تعداد اقدام آتوماتاهای یادگیر ثابت و برابر با تخمین تعداد جوامع شبکه است. در هر مرحله، هر کدام از آتوماتاهای یادگیر یک اقدام از مجموعه اقدامات خود را انتخاب می کند. انتخاب هر یک از این اقدام ها به منزله ی انتساب برچسب آن جامعه به گره است. اقدام انتخاب شده توسط هر آتوماتا بر اساس اقدام های انتخابی همسایگانش (بررسی محلی) و/یا جوامع تشخیص داده شده توسط کل روش (بررسی سراسری) ارزیابی می شود. نتیجه ی ارزیابی منجر به صدور پاداش و جریمه برای آتوماتاها می شود. با دریافت پاداش احتمال انتخاب مجدد اقدام انتخابی توسط آتوماتا، یا همان برچسب جامعه، افزایش می یابد و با دریافت جریمه احتمال این اقدام کاهش می یابد. با تکرار الگوریتم، اقدام بهینه مشخص می گردد تا آنجا که با تکرارهای بیشتر هیچ تغییری در برچسب انتخابی آتوماتای متناظر هر گره رخ نمی دهد و درنتیجه جوامع بهینه به عنوان خروجی الگوریتم مشخص می گردند. مقایسه نتایج حاصل از آزمایش های انجام شده، نشان می دهد روش های پیشنهادی نسبت به برخی روش های پیشین عملکرد بهتری را نشان می دهد؛ به خصوص بر اساس معیار NMI که یکی از معیارهای رایج در ارزیابی روش های تشخیص جامعه است.
    کلید واژگان: شبکه های اجتماعی, کشف جوامع, آتوماتای یادگیر, معیار شباهت}
    Mehdi Vahidipour *, Zahra Salimiyan
    Social networks are one of the types of complex networks. Identifying communities in social networks is an effective way to use their information, for which several algorithms have been presented so far. In this paper, novel algorithms are designed, in which a learning automaton is attached to each node; The number of actions of learning automata is fixed and equal to the estimate of the number of network communities. At each step, each of the learning automata chooses an action from its set of actions. Choosing any of these actions means assigning the label of that community to the node. The action chosen by each automaton is evaluated based on the chosen actions of its neighbors ((local attention) and/or communities detected by the entire method (global screening). The result of the evaluation leads to generate rewards or punish signal for the automata. By receiving a reward, the probability of re-choosing the chosen action by the automaton, or the community label, increases, and otherwise, by receiving a fine, the probability of this action decreases. By repeating the algorithm, the optimal action is determined as long as no change occurs in the selected label of the corresponding automata of each node with more iterations, and as a result, the optimal communities are determined as the output of the algorithm. The comparison of the results of the experiments shows the effectiveness of the proposed methods in comparison with the previous methods.
    Keywords: Social Networks, community discovery, Learning Automata, similarity measure}
  • محمد روستائی*، میثم میرزایی
    تجزیه و تحلیل احساسات افراد از محتوای رسانه های اجتماعی از طریق متن، گفتار و تصاویر، در انواع مختلفی از برنامه ها و کاربردها مورد نیاز است. اکثر مطالعات تحقیقاتی اخیر در زمینه تجزیه و تحلیل احساسات، بر داده های متنی تمرکز داشته اند. با این حال، کاربران رسانه های اجتماعی، عکس ها و فیلم های مشابه بیشتری نسبت به متن به اشتراک می گذارند. به عبارت دیگر، تصاویر بهترین روش برای انتقال احساسات به دیگران هستند. از این رو، تمرکز بر توسعه یک مدل تحلیل احساسات بر اساس تصاویر در رسانه های اجتماعی اهمیت دارد. در این مقاله، از مدل یادگیری انتقال DenseNet-121 برای تحلیل احساسات بر اساس تصاویر استفاده خواهیم کرد. برای پیاده سازی این روش، از تصاویر موجود در مجموعه داده Image Sentiment استفاده خواهیم نمود. این مجموعه داده شامل آدرس های اینترنتی تصاویر به همراه قطبیت های احساسی آن ها است. بر اساس نتایج به دست آمده، دقت مدل پیشنهادی در این مقاله برابر با 89 % است که در مقایسه با کارهای پیشین در زمینه تجزیه و تحلیل احساسات بصری، مدل پیشنهادی، بهبود 5 تا 10 درصدی را نشان می دهد.
    کلید واژگان: تجزیه و تحلیل احساسات تصویر, انتقال یادگیری, یادگیری عمیق, شبکه های اجتماعی}
    Mohammad Roustaei *, Meysam Mirzaee
    Analyzing individuals' emotions from the content of social media through text, speech, and images is necessary for various types of applications and purposes. Most recent research studies in the field of sentiment analysis have focused on textual data. However, social media users share more images and videos compared to text. In other words, images are the most effective way to convey emotions to others. Therefore, focusing on the development of a sentiment analysis model based on images in social media is important. In this article, we will use the DenseNet-121 transfer learning model to analyze emotions based on images. To implement this approach, we will utilize the images available in the Image Sentiment dataset. This dataset includes internet links to images along with their emotional polarities. Based on the obtained results, the accuracy of the proposed model in this article is 89%, which, compared to previous work in the field of visual sentiment analysis, shows a 5% to 10% improvement.
    Keywords: Visual Sentiment Analysis, Transfer Learning, Deep learning, Social networks}
  • علی نقاش اسدی*
    یکی از مهم ترین چالش های شبکه های اجتماعی، بحران اعتماد بین کاربران است. یکی از راهکارها برای حل این چالش، اطلاع کاربران از سطح اعتماد کاربران دیگر است. با کمی سازی اعتماد و استفاده از هوش جمعی می توان این راهکار را عملی کرد. مدل های مختلفی برای محاسبه اعتماد در شبکه های اجتماعی با استفاده از فرمول های ریاضی و بدون در نظر گرفتن تغییرات دایمی اعتماد کاربران بر اساس رویدادهای مختلف ارایه شده است. با این حال، ارایه روشی که بتواند انواع مختلفی از سناریوها و مفروضات را مدل سازی کرده و سطح اعتماد هر کاربر را در هر کدام از حالت ها محاسبه و ارزیابی کند، موضوع بسیار مهمی است. در این مقاله از صورت بندی گرافیکی شبکه های پتری رنگی برای مدل سازی اعتماد و بی اعتمادی بین کاربران در شبکه های اجتماعی و ارزیابی تاثیر رویدادهای مختلف بر تغییر سطح اعتماد هر کاربر در طول زمان استفاده شده است. همچنین در این مقاله، الگوریتمی برای مشخص کردن میزان تاثیرگذاری هر کاربر بر سطح اعتماد کاربر دیگر ارایه شده است تا این اثرگذاری بین کاربران یکسان نباشد. روش ارایه شده این قابلیت را دارد که برای هر تعداد کاربر مدل سازی را انجام داده و صرفا با تغییر مقادیر پارامترهای مدل، سناریوهای مختلفی تعریف کرده و سطح اعتماد هر کاربر را هر سناریو ارزیابی کند. به همین دلیل، روش مدل سازی ارایه شده، که نتایج مدل های آن با شبیه ساز OMNeT++ و تحلیل آماری اعتبارسنجی می شود، می تواند به عنوان شبیه ساز سطح اعتماد کاربران در شبکه های اجتماعی مورد استفاده قرار گیرد.
    کلید واژگان: شبکه های اجتماعی, مدل سازی اعتماد و بی اعتمادی, ارزیابی سطح اعتماد, شبکه های پتری رنگی}
    Ali Naghash Asadi *
    The crisis of trust between users is one of the most important challenges of social networks. One solution to this challenge is for users to know about the trust level of other users. This solution can be implemented by quantifying trust and using collective intelligence. Various models have been presented to calculate trust in social networks using mathematical formulas and without considering the permanent changes in users' trust based on various events. However, providing an approach that can model various types of scenarios and assumptions and calculate and evaluate the trust level of each user is a very important issue. In this paper, the Colored Petri net, a graphical formalism, has been used to model trust and distrust between users in social networks and to evaluate the impact of various events on the change of the trust level of each user over time. Furthermore, an algorithm is proposed in this paper to determine the influence of each user on the trust level of another user, so that this influence is heterogeneous between users. The proposed approach can model any number of users, define different scenarios by simply changing the model parameters' values, and evaluate each user's trust level in each scenario. The proposed modeling approach which the results obtained from its models are validated with the OMNeT++ simulator and statistical analysis can be used as a simulator of users' trust level in social networks.
    Keywords: Social Networks, Trust, Distrust Modeling, Trust Level Evaluation, Coloured Petri Nets (CPN)}
  • زینب پشتیبان، الهام قنبری*، محمدرضا جهانگیر

    تحلیل نفوذ افراد و گره ها در شبببکه های اجتماعی توجه بسببیاری را به دود جلک کرده اسبب . شبببکه های اجتماعی با وجود گروه ها، انجمنها و افراد علاقهمند به یک مو ضوع یا مو ضوع داص معنا پیدا میکنند و افراد تمایلات نظری و عملی دود را در چنین مکانهایی ن شان میدهند . در پژوهشهای صورت گرفته، گره های تاثیرگذار اغلک بر اساس اطلاعات مربوط به سادتار شبکه اجتماعی شناسایی میشوند و کمتر به اطلاعات منتشر شده توسط کاربر شبکه اجتماعی توجه می شود. در این مقاله هدف بر این ا س که علاوه بر ا ستفاده از اطلاعات کاربر در شبکه اجتماعی، از اطلاعات سادتاری شبکه نیز در جه شناسایی کاربران تاثیرگذار استفاده شود . بدین منظور در ابتدا احساسات کاربر استخراج شده و بر اساس یک دیکشنری احساسی، به هر کاربر یک نمره احساسی یا عاطفی نسب داده شود و وزن آن در شبکه با استفاده از معیارهای مرکزی تعیین شود. شبکه اجتماعی مورد استفاده در این مقاله شبکه توییتر اس ، لذا پس از جمع آوری و پردازش داده ها سادتار شبکه اجتماعی مشخص و گراف آن رسم میشود و قابلی تحلیل شبکه و داده های موجود استخراج شده و بر اساس الگوریتم پیشنهادی کاربران و گره های تاثیرگزار شناسیایی میشود. نتایج ارزیابی نشان میدهد که گره های شناساییشده توسط الگوریتم پیشنهادی کیفی بالایی داشته و سرع انتشار اطلاعات شبیهسازیشده از آنها بالاتر از سایر الگوریتمهای موجود اس . 

    کلید واژگان: شبکه های اجتماعی, تحلیل پروفایل, بازیابی احساسات, شناسایی افراد}
    Zeinab Poshtiban, Elham Ghanbari *, Mohammadreza Jahangir

    Analyzing the influence of people and nodes in social networks has attracted a lot of attention. Social networks gain meaning, despite the groups, associations, and people interested in a specific issue or topic, and people demonstrate their theoretical and practical tendencies in such places. Influential nodes are often identified based on the information related to the social network structure and less attention is paid to the information spread by the social network user. The present study aims to assess the structural information in the network to identify influential users in addition to using their information in the social network. To this aim, the user’s feelings were extracted. Then, an emotional or affective score was assigned to each user based on an emotional dictionary and his/her weight in the network was determined utilizing centrality criteria. Here, the Twitter network was applied. Thus, the structure of the social network was defined and its graph was drawn after collecting and processing the data. Then, the analysis capability of the network and existing data was extracted and identified based on the algorithm proposed by users and influential nodes. Based on the results, the nodes identified by the proposed algorithm are considered high-quality and the speed of information simulated is higher than other existing algorithms.

    Keywords: Social networks, profile analysis, emotion retrieval, user identification}
  • سحر جامی، محمدعلی نسیمی*، شهرام صلواتی

    این پژوهش با هدف طراحی و تبیین الگوی اثرگذاری تبلیغات شبکه های اجتماعی در صنعت پوشاک داخلی به انجام رسید. این پژوهش از لحاظ هدف کاربردی است. جامعه آماری گروهی از خبرگان متشکل از اساتید دانشگاهی و مشاورین برجسته در زمینه بازاریابی مبتنی بر شبکه های اجتماعی و همچنین فعالان صنعت پوشاک داخلی در نظر گرفته شدند. ابزار اصلی جمع آوری داده ها مصاحبه های عمیق و نیمه ساختاریافته بود. 12 نفره از خبرگان به روش نمونه گیری هدفمند انتخاب شدند. بعد از انجام 9 مصاحبه، محقق به اشباع نظری رسید و فرایند انجام مصاحبه ها متوقف شد. جهت طراحی مدل از روش کیفی تیوری داده بنیاد با نرم افزار مکس کیودا استفاده شد. در مجموع 123 مفهوم اولیه استخراج گردید که بعد از بررسی و کنار هم قرار دادن آن ها و حذف مفاهیم تکراری 40 مفهوم نهایی شناسایی شد. نتیجه این فرایند، شکل گیری 13 مقوله بود که مبنای مدل مفهومی تحقیق را شکل دادند. در ادامه ابعاد مدل پارادایمی شامل مقوله اصلی و محوری (میل درونی به کنکاش در مورد تبلیغ)، شرایط علی (اقبال عمومی به استفاده از شبکه های اجتماعی، تولید محتوای جذاب، رعایت اصول اخلاقی، استفاده از قدرت برند برای جلب اعتماد کاربران)، زمینه ای (گرایش جامعه به خط گیری از شبکه های اجتماعی)، متغیر محیطی (زیرساخت های فناوری اطلاعات و ارتباطات در کشور)، مقوله های راهبردی (تبلیغات دهان به دهان الکترونیکی، ایجاد امکان تبادل نظر بین کاربران در ذیل تبلیغ، استفاده از رسانه های معتبر و تخصصی) معرفی شدند.

    کلید واژگان: تبلیغات, شبکه های اجتماعی, صنعت پوشاک داخلی, رسانه, تئوری داده بنیاد}
    Sahar Jami, MohammadAli Nasimi *, Shahram Salavati

    This research was carried out with the aim of designing and explaining the effectiveness of social media advertising in the domestic garment industry. This research is practical in terms of purpose. The statistical population was a group of experts consisting of academic professors and prominent consultants in the field of marketing based on social networks, as well as domestic garment industry activists. The main data collection tool was in-depth and semi-structured interviews. 12 experts were selected by purposeful sampling. After conducting 9 interviews, the researcher reached theoretical saturation and the process of conducting interviews was stopped. In order to design the model, the qualitative method of Foundation Data Theory was used with MAXQDA software. A total of 123 initial concepts were extracted, after examining and putting them together and removing duplicate concepts, 40 final concepts were identified. The result of this process was the formation of 13 categories that formed the basis of the research conceptual model. In the following, the dimensions of the paradigm model include the main and central category (internal desire to explore about advertising), causal conditions (general interest in using social networks, producing attractive content, observing ethical principles, using the power of the brand to gain the trust of users), context (society's tendency to opt out of social networks), environmental variables (information and communication technology infrastructures in the country), strategic categories (electronic word-of-mouth advertising, making it possible for users to exchange opinions under the advertisement, using reliable and specialized media) Introduction became.

    Keywords: advertising, social networks, domestic clothing industry, media, grounded theory}
  • Akram Pasandideh *, Mohsen Jahanshahi

    Link prediction (LP) has become a hot topic in the data mining, machine learning, and deep learning community. This study aims to implement bibliometric analysis to find the current status of the LP studies and investigate it from different perspectives. The present study provides a Scopus-based bibliometric overview of the LP studies landscape since 1987 when LP studies were published for the first time. Various kinds of analysis, including document, subject, and country distribution are applied. Moreover, author productivity, citation analysis, and keyword analysis is used, and Bradford’s law is applied to discover the main journals in this field. Most documents were published by conferences in the field. The majority of LP documents have been published in the computer science and mathematics fields. So far, China has been at the forefront of publishing countries. In addition, the most active sources of LP publications are lecture notes in Computer Science, including subseries lecture notes in Artificial Intelligence (AI) and lecture notes in Bioinformatics, and IEEE Access. The keyword analysis demonstrates that while social networks had attracted attention in the early period, knowledge graphs have attracted more attention, recently. Since the LP problem has been approached recently using machine learning (ML), the current study may inform researchers to concentrate on ML techniques. This is the first bibliometric study of “link prediction” literature and provides a broad landscape of the field.

    Keywords: Bibliometric, Social networks, social network analysis, Link prediction, Bradford’ s law}
  • سوگند دهقان، شهریار محمدی *، روجیار پیرمحمدیانی

    شبکه های اجتماعی به دلیل سرعت انتشار رویدادها و نیز حجم زیاد اطلاعات، به یکی از مهمترین منابع تصمیم گیری در سازمان ها تبدیل شده اند. ولی پیش از استفاده، صحت، قابلیت اطمینان و ارزش اطلاعات تولید شده توسط آنها، باید مورد ارزیابی قرار گیرد. به این منظور، بررسی اعتبار اطلاعات با توجه به ویژگی های شبکه های اجتماعی در سه سطح کاربر، محتوا و رویداد امکان پذیر می باشد. سطح کاربر، قابل اطمینان ترین سطح این حوزه می باشد، زیرا کاربر معتبر، معمولا اقدام به انتشار محتوای معتبر مینماید. از این رو، ارزیابی سطح کاربر مورد توجه این پژوهش می باشد. بیشتر مقالات مرتبط به حوزه ارزیابی اعتبار کاربران شبکه های اجتماعی به ارزیابی اعتبار کاربران در حالت کلی پرداخته اند و از اهداف سازمانی مانند ارزیابی اعتبار کاربران به منظور یافتن افراد خلاق چشم پوشی نموده اند. همچنین چرخه حیات کلان داده و مولفه های مهم در فرآیند ارزیابی اعتبار کاربران کمتر مورد توجه قرار گرفتهاند. از این رو، این تحقیق با بررسی 50 مقاله مهم در این حوزه، مولفه های مهم را به سه مولفه اصلی)تعیین موضوع محتوا، انتخاب ویژگی ها و ارزیابی اعتبار(دسته بندی مینماید و روش ها و ویژگی های مربوط به هر یک را مورد بحث قرار می دهد. نهایتا یک چارچوب اولیه ارزیابی اعتبار کاربران شبکه های اجتماعی با توجه به اهداف سازمانی و چرخه حیات کلان داده ارایه گردید. هدف این چارچوب، ارایه یک راهنما مناسب به سازمان ها، برای محاسبه میزان اعتبار کاربران در فرآیند تصمیم گیری میباشد.

    کلید واژگان: اعتبار اطلاعات, کاربران معتبر, منابع اطلاعاتی معتبر, چرخه حیات کلان داده, اهداف سازمانی, شبکه های اجتماعی}
    Sogand Dehghan, shahriyar mohammadi *, rojiar pirmohamadiani

    Social networks have become one of the most important decision-making factors in organizations due to the speed of publishing events and the large amount of information. For this reason, they are one of the most important factors in the decision-making process of information validity. The accuracy, reliability and value of the information are clarified by these networks. For this purpose, it is possible to check the validity of information with the features of these networks at the three levels of user, content and event. Checking the user level is the most reliable level in this field, because a valid user usually publishes valid content. Despite the importance of this topic and the various researches conducted in this field, important components in the process of evaluating the validity of social network information have received less attention. Hence, this research identifies, collects and examines the related components with the narrative method that it does on 30 important and original articles in this field. Usually, the articles in this field are comparable from three dimensions to the description of credit analysis approaches, content topic detection, feature selection methods. Therefore, these dimensions have been investigated and divided. In the end, an initial framework was presented focusing on evaluating the credibility of users as information sources. This article is a suitable guide for calculating the amount of credit of users in the decision-making process.

    Keywords: information validity, valid users, valid information sources, big data life cycle, organizational goals, social networks}
  • Mojtaba Mazoochi*, Nasrin Asadi, Farzaneh Rahmani, Leila Rabiei

    The spread of internet and smartphones in recent years has led to the popularity and easy accessibility of social networks among users. Despite the benefits of these networks, such as ease of interpersonal communication and providing a space for free expression of opinions, they also provide the opportunity for destructive activities such as spreading false information or using fake accounts for fraud intentions. Fake accounts are mainly managed by bots. So, identifying bots and suspending them could very much help to increase the popularity and favorability of social networks. In this paper, we try to identify Persian bots on Twitter. This seems to be a challenging task in view of the problems pertinent to processing colloquial Persian. To this end, a set of features based on user account information and activity of users added to content features of tweets to classify users by several machine learning algorithms like Random Forest, Logistic Regression and SVM. The results of experiments on a dataset of Persian-language users show the proper performance of the proposed methods. It turns out that, achieving a balanced-accuracy of 93.86%, Random Forest is the most accurate classifier among those mentioned above.

    Keywords: social networks, Twitter, bot detection, classification, Persian language}
  • Mokhaiber Dandash, Masoud Asadpour*

    Nowadays, Social media is heading toward personalization more and more. People express themselves and reveal their beliefs, interests, habits, and activities, simply giving a glimpse of their personality traits. The thing that pushed us toward further investigating the mutual relation between personality and social media, taking into consideration the shortage in covering such important topic, especially in rich morphological languages. In this paper, we work on the connection between usage of Arabic language on social outlets (mainly Facebook and Twitter) and personality traits. We indicate the personality traits of users based on the information extracted from their activities and the content of their posts/tweets in Social Networks. We use linguistic features, beside some other features like emoticons. We gathered personality data using Arabic personality test based on Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), which contains Thinking, Feeling, Intuition, Introversion, Sensation, Extroversion, Perceiving and Judgement traits. We collected our dataset from 522 volunteers, who permitted us to crawl their tweets and posts in Twitter and Facebook. Analysis of this dataset proved that some linguistic features could be used to differentiate between different personality traits. We used and implemented Deep Learning, and BERT to reveal personality and create a model for this purpose. Up to our knowledge, this is the first work on detection of personality traits from social network’s data in Arabic language.

    Keywords: Personality Detection, Social Networks, Arabic Language Processing, Linguistic Features}
  • محمد بهرامی، علی اصغر رضوی*، صفیه طهماسبی لیمونی

    پژوهش حاضر با هدف بررسی وضعیت مولفه های سواد اخلاقی دانشجویان در شبکه های اجتماعی انجام شد. روش پژوهش توصیفی از نوع پیمایشی - مقطعی بود. .جامعه آماری این پژوهش شامل کلیه دانشجویان تحصیلات تکمیلی دانشگاه آزاد اسلامی سمنان به تعداد 1500 نفر در سال تحصیلی 1399-1398 بود که به روش نمونه گیری در دسترس و با استفاده از جدول کرجسی - مورگان 306نفر به عنوان نمونه انتخاب شدند. ابزار گردآوری داده ها، پرسشنامه محقق ساخته بود. که روایی صوری پرسش نامه توسط متخصصان موضوعی و پایایی آن از طریق محاسبه ضریب آلفای کرونباخ برای متغیر-های تحقیق مورد تایید قرار گرفت. برای بررسی وضعیت مولفه های سواد اخلاقی دانشجویان در شبکه-های اجتماعی از آزمون تی تک نمونه با استفاده از نرم افزار 26SPSS استفاده شد. نتایج نشان داد که وضعیت مولفه های پتانسیل اخلاقی،وجود حساسیت های اخلاقی و تقویت مهارت های استدلال ورزی دانشجویان در شبکه های مجازی در سطح مطلوبی قرار دارد. (p<0/05). یافته های این مطالعه، موید قابل قبول بودن مباحث نظری ارایه شده در این حوزه می باشد و برای زندگی بهتر در جامعه اطلاعاتی و حرکت به سمت توسعه پایدار نیازمند برنامه ریزی و سیاست گذاری جدی در زمینه آموزش سواد اخلاقی در شبکه های مجازی هستیم

    کلید واژگان: سواد اخلاقی, شبکه های اجتماعی, دانشجویان}
    Mohammad Bahrami, Aliasghar Razavi *, Safiyeh Tahmasebi Limooni

    The aim of this study was to investigate the status of students' moral literacy components in social networks. The research method was descriptive survey-cross-sectional. The statistical population of this study included all graduate students of Semnan Islamic Azad University in the number of 1500 people in the academic year 1399-1398 which were available by sampling method and using Krejcie-Morgan table 306 people were selected as a sample. The data collection tool was a researcher-made questionnaire. The face validity of the questionnaire was confirmed by subject matter experts and its reliability was confirmed by calculating Cronbach's alpha coefficient for research variables. To evaluate the status of moral literacy components of students in social networks, one-sample t-test was used using SPSS 26 software. The results showed that the status of the components of moral potential, the existence of moral sensitivities and the strengthening of students' reasoning skills in virtual networks are at a desirable level. (p <0/05(.The findings of this study confirm the acceptability of the theoretical issues presented in this field and for a better life in the information society and moving towards sustainable development, we need serious planning and policy-making in the field of moral literacy education in virtual networks.

    Keywords: Ethical literacy, Social networks, Students}
  • جلیل جباری لطف، محمد عبداللهی ازگمی*، محمدرضا ابراهیمی دیشابی

    در دهه گذشته، مردم زمان زیادی را در شبکه های اجتماعی برای تعامل با دوستان و به اشتراک گذاری اطلاعات، افکار، اخبار و غیره صرف می کنند. این شبکه های اجتماعی بخش مهمی از زندگی روزمره ما را تشکیل می دهند. با بهره برداری از توسعه شبکه های اجتماعی، یافتن افراد تاثیرگذار در یک شبکه ی اجتماعی کاربردهای عملی زیادی در بازاریابی، سیاست و حتی کنترل بیماری ها دارد. در این مقاله، روش جدیدی با عنوان الگوریتم کرکس توسعه یافته پویا برای حل مسیله بیشینه سازی نفوذ ارایه کرده ایم. با توجه به این نکته که در دنیای واقعی، شبکه های اجتماعی ماهیت بسیار پویا و مقیاس پذیر دارند. در الگوریتم پیشنهادی ما دو معیار مهم که در کارهای انجام شده قبلی کمتر مورد توجه قرار گرفته است را در نظر می گیریم. یکی تغییر ساختار شبکه در طول زمان و دیگری مقیاس پذیری است. الگوریتم پیشنهادی روی مجموعه داده های استاندارد مورد ارزیابی قرارگرفته شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی به دلیل کاهش فضای جستجو و استفاده از چندین مکانیسم مختلف و متفاوت در مراحل اکتشاف و بهره وری و ایجاد تعادل و گذار بین این مراحل نسبت به دیگر الگوریتم های مورد مقایسه، مقیاس پذیرتر بوده و از دقت بالاتری در پیدا کردن ریوس بانفوذ در این شبکه ها را برخوردار است.

    کلید واژگان: بیشینه سازی نفوذ, شبکه های اجتماعی, پویایی شبکه, مدل انتشار, الگوریتم های فرا ابتکاری}
    Jalil Jabbari Lotf, Mohammad Abdollahi Azgomi *, MohammadReza Ebrahimi Dishabi

    During the very last decade, people have been spending lots of time working with social networks to interact with friends and to share information, thoughts, news, and etc. These social networks comprise a very important part of our daily lives. Along with the exploitation of the development of social networks, finding influential individuals in a social network has many practical functions in marketing, politics, and even control of the diseases. In the present research, a novel method called the dynamic generalized vulture algorithm has been proposed to solve influence maximization problems. Regarding the fact that in real world social networks own very dynamic and scalable nature, through our proposed algorithm, we have considered two important criteria which have been rarely taken into consideration in previous projects. The first criterion is due to the network structure change during time pass and the other refers to scalability. The suggested algorithm was measured considering standard data sets. The results showed that the proposed algorithm has been more scalable and has had higher precision in locating the most influential tops in such networks compared with other algorithms due to the reduction of search area and using several different mechanisms during navigation and optimization, balance creation and moving through these stages.

    Keywords: Influence maximization, social networks, Network dynamicity, Diffusion model, metaheuristic algorithms}
  • Mohammad Emadi Kouchak, Farshad Safaei *
    Over the past few years, the study of complex networks as an interdisciplinary subject has yielded numerous insights. Communication links within these networks have been found to play a crucial role in shaping the implementation of dynamic processes. Recursive graphs are a class of complex networks whose internal structure is governed by recurrent relations. Among these, line graphs are especially important because they represent the communication links within the network as nodes. Studying the heterogeneity, or irregularity, of different graph models is a fundamental research issue in complex and social network analysis. In this article, we investigate the mapping between graph robustness and heterogeneity metrics and their equivalent metrics in line graphs. Specifically, we analyze the distribution of eigenvalues and important indices of heterogeneity in recursive and line graphs. We also examine the changes in heterogeneity of recursive line graphs with the introduction of a set of important heterogeneity indices. Our approach is broadly applicable to a wide range of indicators and complex networks beyond those discussed in this study.
    Keywords: Complex, Social Networks, Recursive Networks, Line Graph, Heterogeneity Measures}
  • علی اکبر تقی پور، ابوالفضل مشایخی، پارسا احمدی دهرشید

    پیشرفت تکنولوژی، اینترنت را به جزء جدایی ناپذیری از زندگی انسان ها تبدیل کرده است. کاربران شبکه های اجتماعی روزانه حجم قابل توجهی از اطلاعات خود را از طریق اینترنت جابه جا می کنند. رویکرد پدافند غیرعامل به دنبال آن است تا مخاطرات طبیعی و غیرطبیعی که زندگی شهروندان را به خطر می اندازد، به حداقل برساند. پژوهش حاضر با هدف سنجش نگرش شهروندان نسبت به امنیت در فضای مجازی در بین شهروندان دامغانی انجام گرفته و به دنبال پاسخ به این سوال است که مولفه های تاثیرگذار در ایجاد مخاطره برای شهروندان در فضای مجازی کدام است. روش پژوهش توصیفی- تحلیلی است. نتایج پرسش نامه ها با استفاده از روش رگرسیون خطی مورد ارزیابی قرار گرفته و مقدار R به دست آمده برابر با 807/0 است که به همبستگی بالای بین متغیرها اشاره دارد. تحلیل مخاطرات موجود در فضای مجازی در 5 عامل فرهنگی- اجتماعی، امنیت اجتماعی، امنیت اقتصادی، حریم خصوصی و پدافند غیرعامل مورد ارزیابی قرار گرفت. همچنین تحلیل تاثیرات متغیرهای آگاهی، جمعیت، رویکرد شخص سوم و مصون نگه داشتن با نرم افزار Amos انجام گرفت که دال بر آن داشت، تاثیر میزان آگاهی بر رویکرد شخص سوم و مصون نگه داشتن با ضرایب 21/0 و 26/0 بسیار زیاد است. شاخص اشاعه رفتارهای مناسب شهروندان در عامل فرهنگی- اجتماعی، شنود غیرمجاز در عامل حریم خصوصی، تخریب سامانه های خدماتی در عامل امنیت اجتماعی و مناسب بودن بستر فضای مجازی جهت رشد اقتصادی در عامل امنیت اقتصادی بیشترین تاثیر را داشته اند. بررسی عامل پدافند غیرعامل نیز نشان از نبود اطمینان کامل به اخبار منتشرشده در فضای مجازی و احتمال فریب افکار عمومی دارد.

    کلید واژگان: پدافند غیرعامل, شبکه های اجتماعی, امنیت, شهرستان دامغان}
    AliAkbar Taghipour, abolfazl mashayekhi, Parsa Ahmadi Dehrashid

    The development  of technology has made the Internet an integral part of human life. Social media users move a significant amount of their information daily in this way. The passive defense approach seeks to reduce natural and unnatural hazards for citizens by minimizing potential harm.  This study aims to assess the attitude of citizens towards security in cyberspace and seeks to answer the question of what are the effective components in creating risks for citizens in cyberspace. The research method is descriptive-analytical. The results of the questionnaires were evaluated using linear regression method and the value of R is equal to 0.807 which indicates a high correlation between variables. Cyber risk analysis was evaluated in 5 factors: socio-cultural, social security, economic security, privacy and passive defense. Also, the effects of awareness variables, population, third party approach and keeping safe were done with Amos software, which showed that the effect of knowledge on third person approach and keeping safe with coefficients of 0.21 and 0.26 is very high. The index of dissemination of appropriate behaviors of citizens in the socio-cultural factor, unauthorized eavesdropping in the factor of privacy, destruction of service systems in the factor of social security and the suitability of cyberspace for economic growth have had the greatest impact on the factor of economic security.Examining the factor of passive defense also shows the lack of complete confidence in the news published in cyberspace and the possibility of deceiving public opinion

    Keywords: Passive Defense, Social Networks, Security, Damghan City}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال