Построение и анализ графа профессиональных сообществ социальной сети

ВВЕДЕНИЕ 5
1. Теоретические аспекты анализа социальной сети 7
1.1 Основная теория анализа социальной сети 7
1.2 Основные проблемы и подходы анализа социальных сетей 11
1.3. Обзор существующих программных продуктов для анализа
социальных сетей. 15
2. Формирование модели социальной сети в виде взвешенного графа. 19
2.1 Структура графа. Оценка весов ребер графа. 19
2.2 Построение эмпирического закона распределения значений
весов рёбер. 21
2.3 Оценка параметров теоретического закона распределения значений
весов рёбер. 23
3 Кластеризация исследуемых данных. 27
3.1 Описание алгоритма кластеризации и определение его сложности. 27
3.2 Методы преобразования графов для проведения более
информативной кластеризации, используемые в работе. 30
3.3 Результаты кластеризации данных при применении различных
методов преобразования графа. 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 52
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
Купить

Социальные сети как группы людей, связанные друг с другом, существовали всегда. В социологии это явление выделялось и стало изучаться задолго до появления Интернета. Однако именно специализированные интернет-ресурсы позволили в одночасье собрать огромную базу данных социальных взаимодействий, ценных для изучения.
Анализ социальных данных быстро набирает популярность во всем мире благодаря появлению в 1990-х годах онлайновых социальных сетей (Facebook, Instagram, Twitter и др.). С этим связано явление социализации персональных данных: факты биографии, фото, видео, аудио, информация об интересах и принадлежности к сообществам стали общедоступными. Таким образом, социальные сети являются уникальным источником данных о личной жизни и интересах реальных людей. Это открывает беспрецедентные возможности для решения исследовательских задач.
Социальная сеть, как и любая сеть, может быть математически смоделирована с помощью графа, в котором вершины представляют сетевые объекты, а ребра являются взаимосвязями. В отличие от классических методов анализа, которые исследуют индивидуальные свойства объектов, основной целью анализа социальных сетей является изучение взаимодействий между социальными объектами. Для этого используется ряд количественных и качественных понятий, таких как степень кластеризации, связность и другие.
Анализ социальных сетей является активно развивающимся направлением западной социологии. Интерес исследователей к этой области обусловлен тем, что она предоставляет новый набор моделей и аналитических инструментов, которые выходят за рамки обычных количественных методов.
Новизна магистерской диссертации заключается в следующих аспектах:
1) предлагается новый способ построения графа с использованием различных метрик весов ребер;
2) выявлена взаимосвязь различных оценок весов ребер графа с точностью кластеризации;
3) выявлено влияние различных методов семплирования графа на точность кластеризации;
4) выявлена доля профессиональных сообществ определенной группы пользователей социальной сети.
Целью магистерской диссертации является построение модели взвешенного графа и реализация кластеризации данных с учетом их специфики на основе материалов социальной сети.
Перед началом работы был поставлен ряд задач.
1. Раскрыть теоретические аспекты анализа социальной сети.
2. Сформировать модель социальной сети в виде взвешенного графа.
3 .Кластеризовать данные с применением различных методов
преобразования графа.
4. Провести сравнительный анализ результатов кластеризаций.
Данная диссертация состоит из введения, теоретических, алгоритмических, практических глав и выводов. В конце работы находятся приложения, в которых можно найти дополнительные изображения и исходный код для построения, анализа и визуализации графов.
Купить