Modularity analysis of a bipartite network for an e-commerce shop

Abstract

Bilimsel açıdan pek çok gerçek dünya sistemi ağlar – nesneleri temsil eden düğüm kümeleri ve bu nesnelerin birbirleriyle etkileşimlerini simgeleyen bağlantılar- gibi modellenebilir. İnsan sosyal etkinliklerindeki önemli bir karmaşık ağ kategorisi iki tip düğümü olan ve sadece farklı tip düğümlerin bağlanabildiği İkili – Ayrık Düğüm Kümesine Dayalı (Bipartite) Ağlardır. Ağlarda toplulukların tanımlanması onun temel yapısı ve davranışını anlamak için çok önemlidir. Bu çalışmada Internet mağazası web platformunun, müşteriler ile ürünlerin düğümleri ve gerçekleşen satın alımların bağları temsil edildiği, Ayrık Düğüm Kümesine Dayalı ağ analiz edilmiştir. Çözümleme için modülerlik fonksiyonu açık kaynak kodlu bir ağ analiz ve görselleştirme aracı olan Gephi kullanılarak yapılmıştır. Merkez düğüm (hub) ve birlikte dev bileşenin yirmi büyük modülü derinliğine göre çözümlenmiştir.

Many real-world systems which are of interest to both researchers and practitioners can be modeled as networks – sets of nodes, representing objects, and links between them, representing the interactions among these objects. One of the most important categories of complex networks in naturally real-world systems is bipartite networks (opposite to general unipartite networks), where nodes can be divided into two disjoint sets such that no two nodes of the same type are connected; there are no links connecting nodes of the same type. The identification of communities in networks is crucial for understanding its underlying structure and behavior. In this study, the bipartite network of Internet shop web platform, where buyers and products represent nodes and purchases made represent links, is analyzed. The analysis is based on the modularity function by means of an open source network analysis and visualization tool Gephi. The twenty biggest modules, including hubs, of the giant component are analyzed in depth. The results of the analysis of category types of product hubs could be used for creating new type of product categories in the e-shop, where the product categories are formed according the most popular product types between communities, leaving behind the traditional marketing methods when the product groups are created considering the characteristics and similarities of the products or the most bought products in the e-shop.