Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка методов и алгоритмов анализа социальных сетей с использованием теоретико-графовых подходов

Работа №130380

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математика и информатика

Объем работы37
Год сдачи2018
Стоимость4850 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
120
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 2
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Базовые понятия теории графов 7
§1.1 Основные определения 7
§1.2 Метрики 8
Глава 2. Программные средства 12
§2.1 Используемые методы и инструменты 12
§2.2 Описание функций 14
§2.3 Руководство пользователя 15
Глава 3. Эксперименты на реальных данных 19
Выводы 24
Заключение 25
Список литературы 26
Приложение 28

Развитие социальных сетей произвело революцию в области соци­альных графов. Стремительный рост пользовательской базы Facebook и Twitter привёл к резкому падению посещаемости таких первых социаль­ных сетей, как Friendster и Myspace, в связи с чем внимание учёных и исследователей в области социальных графов сфокусировалось главным образом именно на двух новых лидерах рынка.
В настоящий момент зарегистрировано более 2 миллиардов аккаун­тов в сети Facebook [1], что и объясняет популярность использования этой площадки для анализа социальных сетей в научных и коммерческих целях. Такая многочисленная и разнообразная аудитория позволяет оптимизиро­вать проблему различия социальных сетей, сконцентрировать внимание на исследовании взаимоотношений, связей, сегментации объектов и выстраи­вать эффективные модели социальных графов.
Сторонние компании предоставляют инструменты для классифика­ции пользователей по различным признакам, начиная от социальных групп, объектов, сообществ, медиаконтента и заканчивая возрастом, полом, наци­ональностью, общественным положением, уровнем образования и т.д. В свою очередь классификация позволяет определить особенности социаль­ных отношений, выявить пересечения интересов, узловые тематические мо­менты и, как следствие, направленность социальных векторов. Такая ин­формация несомненно окажется полезной не только при оценке собствен­ной аудитории, но и для выявления различного рода зависимостей в обще­ственных отношениях.
Нельзя забывать, что общение пользователей социальных сетей — это не только отражение общественных отношений, но и динамика проис­ходящих в обществе изменений. Характер противоречий, социальная ак­тивность и пассивность, реакция на внешние и внутренние раздражители, принятие решений, политические симпатии и антипатии, анализ и прогноз ситуации - все это при использовании определенных методологических ин­струментов позволяет определить степень влияния социальных сетей не только на формирование общественных процессов, изменения в обществен­ном сознании, но и, в конечном счете, на структурирование общества в определенной временной перспективе. Такие моменты, как отсутствие дис­кретности и социальных барьеров в общении пользователей сетей, скорость распространения информации, более высокая степень независимости суж­дений и мнений и ряд других лишь способствует объективности исследо­вания.
Разумеется, что процесс анализа особенностей социальных сетей про­исходит на «стыке» наук, поскольку его результаты представляют несо­мненный интерес для социологов, статистиков, психологов, политологов, что лишний раз доказывает важность и перспективность предпринимае­мых исследований.
По состоянию на лето 2017 года самой популярной социальной сетью в России является Вконтакте [2]. В связи с вышеописанным обуславлива­ется актуальность данной работы. Новизна заключается в исследовании социальных графов, являющихся подграфами специального вида, постро­енными на подмножествах участников, имеющих одного общего друга (эго­сетей) и сетей друзей и их друзей (эго-эго сетей). Были разработаны ин­струменты, отсутствующие в свободном доступе [3], для эффективного сбо­ра и анализа таких социальных графов и вычисления их основных метрик для социальной сети ВКонтакте, проведена серия экспериментов и сделан ряд выводов, и позволяющих наметить новые направления исследований.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Алгоритм, реализующий совокупность методов сбора информации, по­строения моделей социальных графов и вычисления метрик, представляет собой полезный и интересный инструмент не только для пользователей социальных сетей, но и для специалистов в самых различных областях. Результаты, полученные с помощью разработанной программы и методов, могут быть интерпретированы как важный материал для социологов, пси­хологов, политологов. Математическая составляющая функционирования социальных сетей, выявление различных закономерностей возникновения групп и сообществ интернета, несомненно, поможет решению актуальных вопросов и проблем в современном обществе.


[1] 28 Powerful Facebook Stats Your Brand Can’t Ignore in 2018 [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://sproutsocial.com/insights/ facebook-stats-for-marketers/.
[2] Социальные сети в России, лето 2017: цифры и тренды [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://blog.br-analytics.ru/ sotsialnye-seti-v-rossii-leto-2017-tsifry-i-trendy/.
[3] Мониторинг социальных медиа: 19 эффективных сервисов [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.topobzor. com/20-servisov-dlya-monitoringa-socialnyx-media/.html.
[4] Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н., и др. Анализ социальных се­тей: методы и приложения // Труды Института системного программи­рования РАН. 2014. Т. 26. № 1. С. 439-456.
[5] Яковлев Е. А. Методика и приложения для анализа социальных данных // Научные исследования и разработки 2018 года. 2018. С. 172-186.
[6] Базенков Н. И., Губанов Д. А. Обзор информационных систем анализа социальных сетей // Управление большими системами. Выпуск 41. М.: ИПУ РАН. 2013. С. 357-394.
[7] Newman M. E. J. Networks: An Introduction. Oxford: Oxford University Press. 2010. 1042 p.
[8] Евин И. А. Введение в теорию сложных сетей // Компьютерные иссле­дования и моделирование. 2010. Т. 2 № 2. С. 121-141.
[9] Анализ социальных сетей [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://letopisi.org/index.php/Анализ_социальных_сетей/.
[10] Анализ социальных сетей в интернете [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://postnauka.ru/longreads/20259.
[11] Newman M. E. J. Mixing patterns in networks // Physical Review E. 2003. Vol. 67. P. 1-13.
[12] Печников А. А. Ассортативное смешивание в российском академиче­ском Вебе //НТИ. Сер. 2. ИНФОРМ. ПРОЦЕССЫ И СИСТЕМЫ 2018. № 1. 2018. С. 8-13.
[13] Newman M. E. J. Assortative mixing in networks // Physical Review Letters. - 2002. Vol. 89. P. 1-5.
[14] Митин Н.А., Подлазов А.В., Щетинина Д.П. Исследование сетевых свойств Живого журнала // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2012. № 78. 16 с.
[15] Traud A., Mucha P., Porter, M. Social Structure of Facebook Networks // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2012. Vol. 391. P. 4165-4180.
...


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ