Ранжування вузлів квазіієрархічних мереж соціального характеру за логарифмічними вагами їх зв’язків
dc.contributor.author | Соболєв, Артем Миколайович | |
dc.contributor.author | Ланде, Дмитро Володимирович | |
dc.date.accessioned | 2020-05-26T16:16:09Z | |
dc.date.available | 2020-05-26T16:16:09Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.description.abstract | Мережі 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.abstracten | Networks 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.extent | С. 4-14 | en |
dc.identifier.citation | Соболєв, 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.doi | https://doi.org/10.20535/2411-1031.2018.6.1.152899 | |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/33771 | |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.publisher | Institute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” | en |
dc.publisher.place | Kyiv | en |
dc.relation.ispartof | Information Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2018, Vol. 6, Iss. 1 (10) | en |
dc.subject | квазіієрархічні мережі соціального характеру | uk |
dc.subject | суб’єкт мережі | uk |
dc.subject | алгоритм ранжирування | uk |
dc.subject | алгоритм HITS | uk |
dc.subject | алгоритм PageRank | uk |
dc.subject | ранжування вузлів | uk |
dc.subject | F-міра | uk |
dc.subject | експертна оцінка | uk |
dc.subject | закон Ципфа | uk |
dc.subject | quasi-hierarchical networks of social nature | en |
dc.subject | network subject | en |
dc.subject | ranking algorithm | en |
dc.subject | HITS algorithm | en |
dc.subject | PageRank algorithm | en |
dc.subject | nodes ranking | en |
dc.subject | F-measure | en |
dc.subject | expert evaluation | en |
dc.subject | Zipf law | en |
dc.subject.udc | 004.942 | en |
dc.title | Ранжування вузлів квазіієрархічних мереж соціального характеру за логарифмічними вагами їх зв’язків | uk |
dc.title.alternative | Quasi-hierarchical social network nodes ranking in terms of logarithmic function of its link weights | en |
dc.type | Article | en |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- ITS2018-6-1_01.pdf
- Розмір:
- 1.21 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.06 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: