1,720,967 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Optimization of blockchain-based cryptocurrencies using artificial intelligence algorithms
Get PDF04.09.2025 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştır.Kripto para piyasasındaki yüksek oynaklık, likidite sorunları ve belirsizlik, yatırımcıların risklerini yönetmek ve getirilerini en üst düzeye çıkarmak için etkili yöntemlere duyduğu ihtiyacı artırmaktadır. Bu doğrultuda meta-sezgisel algoritmalar, yatırımcıların kripto para portföylerini optimize etmelerine yardımcı olabilecek güçlü araçlar sunabilmektedir. Bu tez çalıĢması, kripto para portföylerini optimize etmek amacıyla Genetik Algoritma, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi olmak üzere üç meta-sezgisel algoritmayı karĢılaĢtırmalı bir yaklaĢımla ele almaktadır. ÇalıĢma, aynı zamanda kripto paraların blok zincir mimarisi, konsensüs mekanizması, gizlilik, ölçeklenebilirlik ve akıllı sözleĢme desteği gibi teknik özelliklerinin yanı sıra piyasa değeri ve geçmiĢ performans gibi finansal göstergelerin portföy oluĢturma süreçleri üzerindeki etkilerini de analiz etmektedir. KarĢılaĢtırmalı deneyler sonucunda elde edilen bulgular, Genetik Algoritma ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu yöntemlerinin, ilgili problem bağlamında Yapay Arı Kolonisi yöntemine kıyasla daha üstün bir performans sergilediğini ortaya koymuĢtur. Genetik Algoritma ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu yöntemleri ile elde edilen deneysel sonuçlar, Genetik Algoritma'nın karmaĢık çözüm uzaylarında etkili bir Ģekilde gezinme yeteneğiyle dikkat çekerken, yakınsama sürecinin diğer yöntemlere kıyasla daha yavaĢ ilerlediği gözlemlenmiĢtir. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ise hızlı yakınsama özelliği sayesinde zaman açısından avantaj sağlamakla birlikte, yerel optimuma takılmaktadır. Bununla birlikte, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu yöntemi, Genetik Algoritma ile karĢılaĢtırıldığında daha uygun sonuçlar üretmiĢtir. Analiz, Bitcoin'in (BTC) belirlenen en uygun portföylerde önemli bir ağırlığa sahip olduğunu ortaya koymuĢtur. Ek olarak, Tron (TRX) ve Cardano'ya (ADA) önemli ağırlıklar tahsis eden portföyler de gözlemlenmiĢtir. Bazı portföylerde, Monero (XMR) diğer kripto para birimlerine kıyasla öne çıkmıĢtır. Kripto varlıklarının ağırlıkları portföyler arasında farklılık gösterse de, BTC, TRX, ADA ve XMR sürekli olarak en belirgin kripto para birimleri olarak ortaya çıkmaktadır. Elde edilen portföy ağırlıkları, kripto varlıkların hem teknik hem de piyasa koĢullarına göre dengeli bir dağılım sunduğunu ortaya koymaktadır.The high volatility, liquidity issues, and uncertainty in the cryptocurrency market have heightened the need for investors to manage their risks and maximize their returns through effective methods. In this context, metaheuristic algorithms offer powerful tools that can assist investors in optimizing their cryptocurrency portfolios. This thesis examines three metaheuristic algorithms—Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Artificial Bee Colony—in a comparative approach to optimize cryptocurrency portfolios. The study also analyzes the impact of cryptocurrencies' technical attributes, such as blockchain architecture, consensus mechanisms, privacy features, scalability, and smart contract support, as well as financial indicators like market capitalization and historical performance, on the portfolio creation process. The findings from comparative experiments indicate that Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization methods outperform the Artificial Bee Colony method in the given problem context. Among these, the Genetic Algorithm is noteworthy for its ability to navigate complex solution spaces effectively; however, its convergence process was observed to be slower compared to other methods. Particle Swarm Optimization, on the other hand, provides a time advantage with its rapid convergence capability but tends to get trapped in local optima. Nevertheless, Particle Swarm Optimization yielded more favorable results compared to the Genetic Algorithm. The analysis revealed that Bitcoin (BTC) holds a significant weight in the optimized portfolios. Additionally, portfolios that allocate notable weights to Tron (TRX) and Cardano (ADA) were also observed. In some portfolios, Monero (XMR) stood out compared to other cryptocurrencies. While the weights of the crypto assets vary across portfolios, BTC, TRX, ADA, and XMR consistently emerged as the most prominent cryptocurrencies. The portfolio weights obtained demonstrate a balanced distribution of crypto assets based on both technical and market conditions
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Optimization of the course program with the help of heuristic algorithms
No full textSosyal Bilimler EnstitüsüGünümüzde çoğu eğitim kurumunda hazırlanan ders programı her dönem için yeniden yapılmaktadır. Bu işlemin her dönem tekrardan yapılması ve çoğu kurumda elle hazırlanıyor olması bu olayı zahmetli ve zaman alıcı hale getirmektedir. Bu durum hata yapılma ihtimalini ve ders programının bazı yönlerden yetersiz olma ihtimalini de artırmaktadır. Ayrıca her kurumun farklı gereklilik ve kurallara sahip olması, ders programının hazırlanması noktasında mevcut tek bir çözümün elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu sebeplerden dolayı Ders Çizelgeleme Problemi üzerine farklı yöntemler kullanılarak çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında fakültemiz bölümleri için uygun bir haftalık ders programı çizelgesi oluşturulmaya çalışılmıştır. Çalışmamızda problemin çözümü noktasında evrimsel hesaplama teknikleri olarak kabul edilen Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yapay Arı Kolonisi yöntemleri kullanılmış ve üç yöntem için de aynı veriler kullanılarak, mevcut yöntemlerin problemin çözümü üzerindeki performansları analiz edilmiştir. Literatürde evrimsel hesaplama teknikleri, Ders Çizelgeleme Problemi ve farklı problemlerin çözümünde kullanılmış ve tekniklerin kaliteli çözümler ürettiği görülmüştür. Çalışmamızda öğretim elemanı, öğrenci ve fakülte personelini memnun edecek şekilde bütün kısıtlar dikkate alınmıştır. Çalışmamızda kullandığımız yöntemlerin parametreleri üzerinde farklı oran ve sayıda denemeler yapılarak algoritmalar test edilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda elde edilen ders programları kontrol edilerek fakülte için uygun ders programları elde edilmiştir. Ayrıca kullanılan algoritmalar çalışma zamanı ve çözüme yakınsama açısından değerlendirilerek performansları karşılaştırılmıştır.Nowadays, the course schedule is prepared in most educational institutions for every period. The fact that this process is carried out again every year and hand-made in most institutions makes this event troublesome and time consuming. This situation increases the likelihood of mistakes and the possibility that the curriculum is inadequate. In addition, each institution has different requirements and rules, making it difficult to obtain a single solution for the preparation of the curriculum. For these reasons, many studies have been done by using different methods on the Course Scheduling Problem. In this thesis, an appropriate weekly course schedule is prepared for the departments of our faculty. In the present study, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony methods, which are accepted as evolutionary computational techniques, were used for the solution of the problem and the performances of the existing methods on the solution of the problem were analyzed by using the same data for all three methods. used in the solution of problems and techniques have been found to produce quality solutions. In our study, all constraints were taken into consideration in order to satisfy the instructor, students and faculty staff. The algorithms were tested by using different ratio and number of experiments on the parameters of the methods used in our study. As a result of the experiments carried out, the course schedules were checked and appropriate course programs were obtained for the faculty. In addition, the algorithms used were evaluated in terms of runtime and solution convergence and their performances were compared
- …
