Ранжування вузлів квазіієрархічних мереж соціального характеру за логарифмічними вагами їх зв’язків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСоболєв, Артем Миколайович
dc.contributor.authorЛанде, Дмитро Володимирович
dc.date.accessioned2020-05-26T16:16:09Z
dc.date.available2020-05-26T16:16:09Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractМережі соціального характеру є основою всіх взаємодій між учасниками (зазвичай, людьми), що відбуваються в процесі передавання інформації між ними. За останній час використання таких мереж все більше набирає популярності. За оцінкою експертів у даних мережах можливо отримати багато цінної інформації про їх учасників: від персональних даних (місце проживання, контактний номер телефону, адресу електронної скриньки) до поведінки та оцінки смаків. При оцінюванні мережі соціального характеру представляються графами, що відображають реальну взаємодію вузлів у таких мережах. Для оцінювання потрібно відранжувати вузли, провести їх детальний аналіз, оцінити отримані результати за всіма заданими критеріям та виділити серед них найбільш впливові. Існуючі алгоритми ранжування в переважній більшості оцінюють тільки ієрархічні мережі, що не дозволяє чітко визначити впливовість вузлів між собою. Велика кількість зв’язків між вузлами у мережах соціального характеру та їх різноманітний розподіл в більшості випадків не дозволяє використовувати алгоритми ранжування базового виду тому, що неврахування незначних, на перший погляд, зв’язків призводить до хибних результатів. У роботі приводиться аналіз процесу ранжування вузлів та порівнюються отримані результати роботи відомих алгоритмів ранжування вузлів HITS, PageRank з експертною оцінкою мережі. Для ефективності дослідження квазіієрархічних мереж, модифіковано базовий алгоритм HITS, що дозволяє проводити аналіз та ранжування вузлів за заданим критеріям (кількості вхідних і вихідних зв’язків між собою). Це узгоджується з результатами експертної оцінки. Показано, що завдяки використанню модифікованого алгоритму отримуються результати, що відповідають реальним соціальним зв’язками між суб’єктами, а показники авторства вузлів – попередньо наданим соціальним ролям. Отриманий алгоритм дозволяє оцінити і виявляти найбільш значимі вузли в мережах соціального характеру та може використовуватися у різних галузях, де формуються соціальні мережі.uk
dc.description.abstractenNetworks of social nature are the basis of all interactions between participants (usually people) that occur in the process of transferring information between them. Recently, the use of such networks is gaining in popularity. According to expert estimates in these networks, it is possible to get a lot of valuable information about their participants: from personal data (place of residence, contact number, e-mail address) to behavior and assessment of flavors. When evaluating a social networks, graphs representing the real interaction of nodes in such networks are represented. For evaluation, it is necessary to rotate the nodes, to conduct their detailed analysis, to evaluate the results obtained according to all the given criteria and to allocate among them the most influential. Existing algorithms for ranking in the overwhelming majority are estimated only by hierarchical networks, which does not allow to clearly determine the influence of nodes among themselves. The large number of links between nodes in social networks and their diverse distribution in most cases does not allow for the use of algorithms ranking the basic form, because the ignoring of minor, at first glance, linkages leads to false results. The paper analyzes the ranking of nodes and compares the results of the known algorithms for ranking the nodes HITS, PageRank with expert evaluation of the network. For the efficiency of the quasi-hierarchical networks research, the basic HITS algorithm was modified, which allows to analyze and rank nodes according to the given criteria (the number of input and output links among themselves). This is consistent with the results of expert evaluation. It is shown that due to the use of the modified algorithm results are obtained that correspond to real social connections between the subjects, and the indexes of the authorship of the nodes - to the previously provided social roles. The resulting algorithm allows you to evaluate and identify the most significant nodes in social networks and can be used in various industries where social networks are formed.en
dc.format.extentС. 4-14en
dc.identifier.citationСоболєв, А. Ранжування вузлів квазіієрархічних мереж соціального характеру за логарифмічними вагами їх зв’язків / Артем Соболєв, Дмитро Ланде // Information Technology and Security. – 2018. – Vol. 6, Iss. 1 (10). – Pp. 4–14. – Bibliogr.: 12 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2018.6.1.152899
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/33771
dc.language.isoukuk
dc.publisherInstitute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”en
dc.publisher.placeKyiven
dc.relation.ispartofInformation Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2018, Vol. 6, Iss. 1 (10)en
dc.subjectквазіієрархічні мережі соціального характеруuk
dc.subjectсуб’єкт мережіuk
dc.subjectалгоритм ранжируванняuk
dc.subjectалгоритм HITSuk
dc.subjectалгоритм PageRankuk
dc.subjectранжування вузлівuk
dc.subjectF-міраuk
dc.subjectекспертна оцінкаuk
dc.subjectзакон Ципфаuk
dc.subjectquasi-hierarchical networks of social natureen
dc.subjectnetwork subjecten
dc.subjectranking algorithmen
dc.subjectHITS algorithmen
dc.subjectPageRank algorithmen
dc.subjectnodes rankingen
dc.subjectF-measureen
dc.subjectexpert evaluationen
dc.subjectZipf lawen
dc.subject.udc004.942en
dc.titleРанжування вузлів квазіієрархічних мереж соціального характеру за логарифмічними вагами їх зв’язківuk
dc.title.alternativeQuasi-hierarchical social network nodes ranking in terms of logarithmic function of its link weightsen
dc.typeArticleen

Файли

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 6, Iss. 1 (10)