Titelaufnahme

Titel
Time-series-based reconstruction and analysis of complex networks : methods for quantitative comparison of dynamic processes / vorgelegt von Mirko Kämpf
VerfasserKämpf, Mirko
GutachterKantelhardt, J. W. ; Trimper, S. ; Kantz, H.
KörperschaftMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
ErschienenHalle, 2017
Umfang1 Online-Ressource (201 Seiten)
HochschulschriftMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Dissertation, 2017
Anmerkung
Tag der Verteidigung: 29.05.2017
SpracheEnglisch
DokumenttypE-Book
SchlagwörterZeitreihenanalyse / Netzwerk / Funktional / Dynamisches Netzwerk / Soziales Netzwerk
Schlagwörter (GND)Halle (Saale)
URNurn:nbn:de:gbv:3:4-21151 
Zugriffsbeschränkung
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Time-series-based reconstruction and analysis of complex networks [92.73 mb]
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Nachweis
Keywords
Zeitreihenanalyse; Ereignis Synchronisation; Fluktuationsanalyse; Korrelationsanalyse; Funktionale Netzwerke; Dynamische Netzwerke; Wikipedia; Soziale Netzwerke; Komplexe Systeme; Phasenübergänge
Keywords (Englisch)
time series analysis; Event synchronization; Detrended fluctuation analysis; Correlation analysis; Functional networks; Dynamic networks; Wikipedia; Social networks; Complex systems; Phase transitions
Keywords
Die vorliegende Arbeit behandelt folgende Probleme: (1) Uni-variate und multi-variate Zeitreihenanalyse von Ergebnissen numerischer Simulationen des Straßenverkehrs und an Daten aus sozialen Netzwerken. (2) Studiendesign für die interdisziplinäre Forschung: Studien auf großen Online-Datenbeständen können verbessert werden wenn vergleichbare Referenzdaten genutzt werden. Wir untersuchen Wikipedia als eine potenzielle Quelle für solche Vergleichsdaten am Beispiel der Medienanalyse. (3) Kontextsensitive Trendbereinigung von Rohdaten über die Mediennutzung: Neue Normalisierungsmethoden erlauben die integrierte Analyse verschiedener Nachrichtenkanäle und schafft Vergleichbarkeit für dynamische Systeme die sich nicht im Gleichgewichtszustand befinden. (4) Integration verschiedener Aspekte komplexer Systeme: Generalisierung und Integration vorhandener Netzwerkrekonstruktionsmethoden für ein universelles Vorgehen im Bereich der Erforschung komplexer Systeme.
Keywords
The following problems have been addressed in this work: (1) Uni-variate and multi-variate time series analysis of traffic data (measured and simulated) and social media usage data. (2) Study design for interdisciplinary computational science: Common studies on social online media are affected by a strong selection bias. Studies on massive online data can be improved if comparable reference data is available. We consider Wikipedia as a potential source for context networks to identify trends and contextual bias.(3) Detrending of raw media usage data: Development of new normalization methods for media usage analysis allows integrated analysis of different communication channels and comparison of dynamic systems faraway from equilibrium. (4) Integration of multiple facets of complex systems: Generalization and integration of existing network reconstruction methods for a unified framework for analysis of large complex systems research.