Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Математическая модель 10
Глава 2. Определение наиболее влиятельных агентов в сети 16
2.1 Ценность агентов 16
2.2 Различия между влиятельностью и ценностью агентов 20
2.3 Поиск наиболее ценных агентов 21
2.4 Алгоритм поиска наиболее влиятельных агентов без определения ценности 23
Пример 26
Выводы 30
Заключение 31
Список литературы 32
Приложения 34
Социальные сети плотно укрепились в жизни людей. Сегодня трудно представить себе человека, не зарегистрированного в социальных сетях. Но социальные сети - это не только те сайты, которые мы регулярно посещаем в интернете. Любая группа людей, взаимодействующих между собой, образует социальную сеть. В науке эта тенденция привела к появлению нового направления для исследований.
В данной работе представлен обзор моделей влияния в социальных сетях. Кроме того, разработана новая математическая модель компьютерной социальной сети и способы нахождения самого влиятельного или группы наиболее влиятельных агентов. Компьютерные социальные сети в настоящее время играют большую роль в жизни современного человека. Практически каждый имеет аккаунт в компьютерных социальных сетях. Они являются одним из каналов продвижения продуктов, поиска новых талантов, заработка, общения, распространения информации и даже формирования общественного мнения. Поэтому исследование компьютерных социальных сетей на сегодняшний день является необходимой и актуальной задачей.
Под социальной сетью, в том числе и компьютерной, будем понимать структуру, которая состоит из множества агентов (пользователей) и определенного на ней множества отношений (влияний между агентами). Формально социальную сеть можно представить как граф G(N, E), в котором N = {1, ..., п} - множество вершин (агентов), а E - множество ребер (влияний), которые отражают взаимодействие агентов.
Особое внимание нужно уделить влиянию в компьютерных социальных сетях. Под влиянием будем понимать процесс воздействия одним агентом (пользователем) на мнение другого агента и, как результат, - изменение мнения последнего. На сегодняшний день составлено множество моделей влияния в социальных сетях. Некоторые из них [1], [2] использовались для создания модели, представленной в данной работе.
Взаимодействуя в компьютерных социальных сетях, одни агенты влияют на мнения других, тем самым побуждая последних к определенным действиям. Так, если найти группу самых влиятельных агентов, то благодаря им можно увеличить продажи компании в несколько раз, сформировать определенное мнение большинства или просто распространить нужную информацию за короткое время и при минимальных затратах. В настоящей работе построена модель, максимально приближенная к реальности, поскольку в последнее время эта проблема стала актуальной. Эта модель послужит основой для дальнейших исследований.
Роль социальных сетей в жизни людей сложно переоценить. Люди различных возрастных категорий общаются через социальные сети, такие как Вконтакте, Твиттер и др. При этом практически любой из них даже не осознает, что каждый день подвергается влиянию.
Разработка подробной модели влияния в социальных сетях, приближенной к реальности, помогает понять, как именно распространяется влияние в сети и на каких агентов нужно воздействовать, чтобы оно охватило наибольшую аудиторию.
Социальные сети давно стали инструментом распространения информации. Правильно воздействуя через них, люди формируют определенные общественные мнения и побуждают других на определенные действия.
Нельзя недооценивать возможность влияния различных компаний на агентов социальных сетей. При грамотном моделировании социальных сетей представляется возможность оптимизировать затраты на продвижение продуктов, повысить приток новых клиентов и, как следствие, в несколько раз увеличить уровень прибыли. Для этого необходимо лишь грамотно выбрать правильных агентов в сети, которые при минимальных расходах смогут повлиять на широкую аудиторию.
К сожалению, на сегодняшний день разработано не очень большое количество моделей социальных сетей, приближенных к реальной жизни. Также ощущается и недостаток алгоритмов нахождения влиятельных агентов, что является большим пространством для новых исследований.
