📄Работа №215870
Тема: Исследование методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
математика
Объем:
43 листов
Год:
2025
Просмотров:
4
4700
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация
Введение 5
Глава 1 Постановка задачи исследования методов кластеризации и классификации данных социальных сетей для анализа поведения их
пользователей 7
1.1 Методы анализа социальных сетей 7
1.2 Методы анализа поведения пользователей социальных сетей 9
Глава 2 Обзор и анализ алгоритмов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей 18
2.1 Обзор и анализ алгоритмов кластеризации данных для анализа
поведения пользователей социальных сетей 18
2.2 Обзор и анализ алгоритмов классификации данных для анализа
поведения пользователей социальных сетей 22
Глава 3 Реализация и тестирование программы анализа поведения
пользователей социальной сети 26
3.1 Выбор средства разработки программы 26
3.2 Реализация и тестирование алгоритма 30
Заключение 40
Список используемой литературы и используемых источников 41
Введение 5
Глава 1 Постановка задачи исследования методов кластеризации и классификации данных социальных сетей для анализа поведения их
пользователей 7
1.1 Методы анализа социальных сетей 7
1.2 Методы анализа поведения пользователей социальных сетей 9
Глава 2 Обзор и анализ алгоритмов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей 18
2.1 Обзор и анализ алгоритмов кластеризации данных для анализа
поведения пользователей социальных сетей 18
2.2 Обзор и анализ алгоритмов классификации данных для анализа
поведения пользователей социальных сетей 22
Глава 3 Реализация и тестирование программы анализа поведения
пользователей социальной сети 26
3.1 Выбор средства разработки программы 26
3.2 Реализация и тестирование алгоритма 30
Заключение 40
Список используемой литературы и используемых источников 41
📖 Введение
Сегодня жизнь человека в основном наполнена цифровыми устройствами, такими как мобильные телефоны, ноутбуки, цифровое телевидение и т. д. В этом жизненно важную роль играет Интернет.
Социальные сети, такие как ВКонтакте, WhatsApp, Telegram и другие становятся независимыми. В этом нагруженном информацией мире, используя цифровые устройства, мы можем подключаться в любое время в любой точке мира. Технологический прогресс сделал возможным сбор данных с платформ социальных сетей с беспрецедентной скоростью и объемом.
Интеллектуальный анализ данных (Data mining) с помощью таких методов как кластеризация и классификация позволяет разработать гибкую, но интерпретируемую структуру моделирования для извлечения релевантных признаков поведения пользователя при публикации в социальных сетях с меньшими размерами на основе его активности при публикации с течением времени.
Извлеченные признаки затем можно использовать для анализа пользователей на основе их моделей вовлеченности и поведения .
Таким образом, исследование методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей представляет научный и практический интерес.
Объектом исследования бакалаврской работы являются социальные сети.
Предметом исследования бакалаврской работы являются методы кластеризации и классификации данных социальных сетей.
Цель бакалаврской работы - исследование методов кластеризации и классификации данных социальных сетей для анализа поведения их пользователей.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- выполнить постановку задачи исследования методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- проанализировать методы и алгоритмы кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- разработать и протестировать программу, реализующую алгоритмы кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей.
«Методы исследования - методы интеллектуального анализа данных (Data mining), методы модели анализа социальных сетей, методы и технологии разработки программного обеспечения» [7].
Практическая значимость бакалаврской работы заключается в разработке программы, позволяющий производить анализ поведения пользователей социальных сетей.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и используемых источников.
Выпускная квалификационная работа включает 43 страницы текста, 16 рисунков, 4 таблицы и 26 источников.
Социальные сети, такие как ВКонтакте, WhatsApp, Telegram и другие становятся независимыми. В этом нагруженном информацией мире, используя цифровые устройства, мы можем подключаться в любое время в любой точке мира. Технологический прогресс сделал возможным сбор данных с платформ социальных сетей с беспрецедентной скоростью и объемом.
Интеллектуальный анализ данных (Data mining) с помощью таких методов как кластеризация и классификация позволяет разработать гибкую, но интерпретируемую структуру моделирования для извлечения релевантных признаков поведения пользователя при публикации в социальных сетях с меньшими размерами на основе его активности при публикации с течением времени.
Извлеченные признаки затем можно использовать для анализа пользователей на основе их моделей вовлеченности и поведения .
Таким образом, исследование методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей представляет научный и практический интерес.
Объектом исследования бакалаврской работы являются социальные сети.
Предметом исследования бакалаврской работы являются методы кластеризации и классификации данных социальных сетей.
Цель бакалаврской работы - исследование методов кластеризации и классификации данных социальных сетей для анализа поведения их пользователей.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- выполнить постановку задачи исследования методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- проанализировать методы и алгоритмы кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- разработать и протестировать программу, реализующую алгоритмы кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей.
«Методы исследования - методы интеллектуального анализа данных (Data mining), методы модели анализа социальных сетей, методы и технологии разработки программного обеспечения» [7].
Практическая значимость бакалаврской работы заключается в разработке программы, позволяющий производить анализ поведения пользователей социальных сетей.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и используемых источников.
Выпускная квалификационная работа включает 43 страницы текста, 16 рисунков, 4 таблицы и 26 источников.
✅ Заключение
Бакалаврская работа посвящена актуальной проблеме исследования методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей.
Выполненные в рамках бакалаврской работы задачи представлены следующими основными результатами:
- произведена постановка задачи исследования методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- дан обзор и произведен анализ алгоритмов кластеризации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей. Принимая во внимание успешную практику использования алгоритмов k-means и логистической регрессии, выбираем указанные алгоритмы для решения задач анализа поведения пользователей социальных сетей;
- выполнены реализация и тестирование программы анализа поведения пользователей социальной сети. Метод кластеризации использован для сегментации клиентов торгового центра. Для бинарной классификации использован алгоритм логистической регрессии, которая направлена на прогнозирование поведения при покупке. Модель логистической регрессии достигла точности 85%, что подчеркивает ее эффективность в прогнозировании того, совершит ли клиент покупку на основе возраста и предполагаемой зарплаты.
Таким образом, тестирование разработанной программы подтвердило эффективность методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей. Результаты бакалаврской работы могут представлять интерес для разработчиков и специалистов, занимающимся исследованием методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей .
Выполненные в рамках бакалаврской работы задачи представлены следующими основными результатами:
- произведена постановка задачи исследования методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей;
- дан обзор и произведен анализ алгоритмов кластеризации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей. Принимая во внимание успешную практику использования алгоритмов k-means и логистической регрессии, выбираем указанные алгоритмы для решения задач анализа поведения пользователей социальных сетей;
- выполнены реализация и тестирование программы анализа поведения пользователей социальной сети. Метод кластеризации использован для сегментации клиентов торгового центра. Для бинарной классификации использован алгоритм логистической регрессии, которая направлена на прогнозирование поведения при покупке. Модель логистической регрессии достигла точности 85%, что подчеркивает ее эффективность в прогнозировании того, совершит ли клиент покупку на основе возраста и предполагаемой зарплаты.
Таким образом, тестирование разработанной программы подтвердило эффективность методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей. Результаты бакалаврской работы могут представлять интерес для разработчиков и специалистов, занимающимся исследованием методов кластеризации и классификации данных для анализа поведения пользователей социальных сетей .
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.