Моделювання соціальних мереж з використанням теорії графів та нечіткої логіки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШушура, О. М.
dc.contributor.authorКокідько, Б. С.
dc.date.accessioned2025-12-03T13:01:41Z
dc.date.available2025-12-03T13:01:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАналіз соціальних мереж є потужним інструментом для розуміння складних взаємодій у сучасному світі. Його застосування знаходить місце у різних галузях, від маркетингу до кримінології, що робить його незамінним для досліджень та практичного використання. У роботі запропоновано підхід до аналізу та моделювання соціальних мереж на основі використання графових баз даних та нечіткої логіки. Сучасні дослідження підтверджують ефективність поєднання графових баз даних та нечіткої логіки для аналізу та моделювання соціальних мереж, що дозволяє враховувати складні взаємозв'язки між об'єктами та покращити точність прогнозів. Однак необхідність розвитку методів та моделей аналізу соціальних мереж, врахування нестаціонарності та невизначеності їх характеристик обумовлюють актуальність подальших досліджень у цьому напрямку. Метою роботи є формалізація соціальних мереж з використанням теорії графів та нечіткої логіки для побудови інформаційної технології аналізу соціальних мереж на основі графових баз даних. Розглянуто аспекти використання графових баз даних та нечіткої логіки для зберігання та аналізу даних соціальних мереж, виділено та формалізовано основні елементи соціальних мереж та їх характеристики. Розроблена модель включає визначення акаунтів соціальних мереж як вершин зваженого графу та їх основні характеристики, опис зв’язків між акаунтами соціальних мереж у вигляді звичайних та нечітких бінарних часово-залежних відношень. Розглянуто відношення підписки, впливу та схожості акаунтів соціальних мереж. Запропонована модель дозволяє аналізувати вплив окремих акаунтів та моделювати поширення інформації, визначати типи користувачів для виявлення аномальної поведінки, проводити аналіз динаміки змін у соціальних мережах та прогнозувати майбутні тренди. Результати роботи можуть бути використані у маркетингу, управлінні кризовими ситуаціями та безпеки, політичних кампаніях, соціальних науках та інших галузях, роблячи аналіз соціальних мереж більш точним та ефективним інструментом для різноманітних завдань.
dc.description.abstractotherSocial network analysis is a powerful tool for understanding complex interactions in today's world. Its application finds a place in various fields, from marketing to criminology, making it indispensable for research and practical use. The paper proposes an approach to the analysis and modeling of social networks based on the use of graph databases and fuzzy logic. Modern research confirms the effectiveness of the combination of graph databases and fuzzy logic for the analysis and modeling of social networks, which allows taking into account the complex relationships between objects and improving the accuracy of forecasts. However, the need to develop methods and models for the analysis of social networks, taking into account the non-stationarity and uncertainty of their characteristics determine the relevance of further research in this direction. The aim of the paper is to formalize social networks using graph theory and fuzzy logic to build information technology for analyzing social networks based on graph databases. Aspects of the use of graph databases and fuzzy logic for the storage and analysis of social network data are considered, the main elements of social networks and their characteristics are highlighted and formalized. The developed model includes the definition of social network accounts as vertices of a weighted graph and their main characteristics, the description of connections between social network accounts in the form of regular and fuzzy binary time-dependent relations. Considered the relationship of subscription, influence and similarity of social network accounts. The proposed model allows you to analyze the influence of individual accounts and simulate the spread of information, identify types of users to detect abnormal behavior, analyze the dynamics of changes in social networks and predict future trends. The results of the work can be used in marketing, crisis management and security, political campaigns, social sciences and other fields, making social network analysis a more accurate and effective tool for a variety of tasks.
dc.format.pagerangeС. 12-17
dc.identifier.citationШушура, О. М. Моделювання соціальних мереж з використанням теорії графів та нечіткої логіки / О. М. Шушура, Б. С. Кокідько // Зв’язок. – Вип. 5(171), 2024. - С. 12-17. Бібліогр.: 8 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31673/2412-9070.2024.051035
dc.identifier.orcid0000-0003-3200-720X
dc.identifier.orcid0009-0003-2669-3458
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77500
dc.language.isouk
dc.publisherДержавний університет інформаційно-комунікаційних технологій
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofЗв'язок, № 5, 2024
dc.subjectсоціальні мережі
dc.subjectграфова база даних
dc.subjectнечітка логіка
dc.subjectтеорія графів
dc.subjectаналіз
dc.subjectмоделювання
dc.subjectінформаційна технологія
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectsocial networks
dc.subjectgraph database
dc.subjectfuzzy logic
dc.subjectgraph theory
dc.subjectanalysis
dc.subjectmodeling
dc.subjectinformation technology
dc.subjectinformation system
dc.subjectdata analysis
dc.subject.udc004.65:519.17]:316.472.4
dc.titleМоделювання соціальних мереж з використанням теорії графів та нечіткої логіки
dc.title.alternativeModeling of social networks using graph theory and fuzzy logic
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stattia_8.pdf
Розмір:
745.72 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (ЦТЕ)