Нелинейные свойства мультиагентной модели распространения новостей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛандэ, Дмитрий
dc.contributor.authorДодонов, Вадим
dc.contributor.authorLande, Dmytro
dc.contributor.authorDodonov, Vadym
dc.date.accessioned2017-11-30T10:34:30Z
dc.date.available2017-11-30T10:34:30Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractenAlong with studying common statistic properties of time-series, wavelet-analysis and fractal analysis has been recently used with increased frequency for solving forecasting problems, revealing periodicities, anomalies. The paper deals with Nonlinear (fractal) characteristics (Hurst exponent) and wavelet-scaleograms of the information distribution agent-based model, suggested by the authors. Let us consider an agent-based model with the following performance parameters. Informative messages can be replicated (by way of “reposting”), they can contain links both to informative messages of similar content and to other objects of the real and the virtual world, they can “die” due to ageing etc. The agent’s evolution will be connected with the events, which happened to such agent. As regards to the principal characteristic, let us introduce the “energy”, which reflects the timeliness of the message and the degree of interest to it. It goes without saying, that ageing of information or negative reaction will reduce the message’s energy, and positive reaction or appearance of the link to such message will increase its energy. The authors have studied the effect of Hurst exponent change depending upon the model parameters, which have semantic meaning. The paper also considers fractal characteristics of real information streams. It describes how the Hurst exponent dynamics depends on these information streams state in practice. The authors have suggested an approach to modeling and further forecast of real information streams by changing the model parameters during its operation. With the help of the model and case-studies it has been shown, that it is possible to reveal changes in behavior of real information streams by analyzing changes in the dynamics of Hurst exponent. The diagram of Hurst exponent dynamics has been compared with the waveletscaleogram. A more effective algorithm of Hurst exponent evaluation permits recommending constant observation over this parameter dynamics in course of analytical work. Besides, it allows forecasting the information streams’ behavior on the grounds of Hurst parameter value.uk
dc.description.abstractruНаряду с изучением простых статистических свойств временных рядов, для решения задач прогнозирования, выявления периодичностей, аномалий, все чаще используется вейвлет- и фрактальный анализ. В работе исследованы нелинейные (фрактальные) характеристики (показатель Херста) и вейвлет-скейлограммы предложенной модели распространения информации, которая соответствуют реальному информационному процессу. Рассматривается мультиагентная модель, параметры функционирования которой следующие. Информационные сообщения могут тиражироваться (путем “репостинга”), содержать ссылки как на близкие по смыслу информационные сообщения, так и на другие объекты реального или виртуального мира, “умирать” из-за старения. При этом эволюция агента будет связана с событиями, которые с ним происходят. В качестве основной характеристики агента вводится “энергия”, которая отображает актуальность сообщения и степень интереса к нему. Предложен подход к моделированию и последующему прогнозированию реальных информационных потоков, путем изменения параметров модели во время ее работы. Исследован эффект изменения показателя Херста от параметров модели, имеющих смысловые значения. Рассмотрены также фрактальные характеристики реальных информационных потоков. Показано, как динамика показателя Херста на практике зависит от состояния этих информационных потоков. Выполнено сопоставление графика динамики показателя Херста и вейвлет-скейлограмм. Алгоритм вычисления показателя Херста ввиду своей эффективности позволяет рекомендовать постоянное наблюдение динамики этого параметра в процессе аналитической работы. Это обеспечивает возможность прогнозирования поведения информационных потоков по значению параметра Херста.uk
dc.description.abstractukПоряд з вивченням простих статистичних властивостей часових рядів, для вирішення завдань прогнозування, виявлення періодичностей, аномалій, все частіше використовується вейвлет і фрактальний аналіз. В роботі досліджено нелінійні (фрактальні) характеристики (показник Херста) і вейвлет-скейлограмми запропонованої моделі поширення інформації, яка відповідає реальному інформаційному процесу. Розглядається мультиагентна модель, параметри функціонування якої такі. Інформаційні повідомлення можуть тиражуватися (шляхом “репостингу”), містити посилання як на близькі за змістом інформаційні повідомлення, так і на інші об’єкти реального або віртуального світу, “вмирати” через старіння тощо. При цьому еволюція агента буде пов’язана з подіями, які з ним відбуваються. В якості основної характеристики агента вводиться “енергія”, яка відображає актуальність повідомлення і ступінь інтересу до нього. Запропоновано підхід до моделювання і подальшого прогнозування реальних інформаційних потоків, шляхом зміни параметрів моделі під час її роботи. Досліджено ефект зміни показника Херста від параметрів моделі, що мають смислові значення. Розглянуто також фрактальні характеристики реальних інформаційних потоків. Показано, як динаміка показника Херста на практиці залежить від стану цих інформаційних потоків. Виконано зіставлення графіків динаміки показника Херста і вейвлет-скейлограмм. Алгоритм обчислення показника Херста зважаючи на свою ефективності дозволяє рекомендувати постійне спостереження динаміки цього параметра в процесі аналітичної роботи. Це забезпечує можливість прогнозування поведінки інформаційних потоків за значенням параметра Херста.uk
dc.format.pagerangePp. 137-146uk
dc.identifier.citationЛандэ Д. Нелинейные свойства мультиагентной модели распространения новостей / Ландэ Д., Додонов В. // Information Technology and Security. – 2016. – Vol. 4, Iss. 2 (7). – Pp. 137-146. – Bibliogr.: 12 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2016.4.2.109908
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/21281
dc.language.isoruuk
dc.publisherInstitute of special communication and information security of National technical university of Ukraine «Kyiv polytechnic institute»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceInformation Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2016, Vol. 4, Iss. 2 (7)uk
dc.subjectновостиuk
dc.subjectраспространение новостейuk
dc.subjectмультиагентная модельuk
dc.subjectпоказатель Херстаuk
dc.subjectвейвлет-скейлограммыuk
dc.subjectновиниuk
dc.subjectрозповсюдження інформаціїuk
dc.subjectмультиагентна модельuk
dc.subjectпоказнитк Херстаuk
dc.subjectвейвлет-скейлограмиuk
dc.subjectnewsuk
dc.subjectnews distributionuk
dc.subjectmulti-agent modeluk
dc.subjectHurst indexuk
dc.subjectwavelet-scalinguk
dc.subject.udc004.67uk
dc.titleНелинейные свойства мультиагентной модели распространения новостейuk
dc.title.alternativeНелінійні властивості мультиагентної моделі розповсюдження новинuk
dc.title.alternativeNonlinear properties of agent-based news distribution modeluk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2016.4.2(7)-01.pdf
Розмір:
915.01 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 4, Iss. 2 (7)