Програмно-аналітичний комплекс поділу користувачів соціальної мережі на групи за інтересами

Булгар, Максим Миколайович

Програмно-аналітичний комплекс поділу користувачів соціальної мережі на групи за інтересами

dc.contributor.advisor	Жаріков, Едуард В'ячеславович
dc.contributor.author	Булгар, Максим Миколайович
dc.date.accessioned	2019-02-01T15:50:41Z
dc.date.available	2019-02-01T15:50:41Z
dc.date.issued	2018
dc.description.abstracten	Master's dissertation: 92 p., 15 fig., 34 tabl., 1 appendix, 31 sources. Topicality. Today, the Internet is the main channel for receiving or distributing information. Most people use the internet to stay in social networks. Everyone can feel like a true reporter, and share important news, or spread his thoughts to the masses, and find like-minded people / followers. You can also be a simple reader and draw information from other people. Among all social networks, Twitter has its niche. At the beginning of 2018, its audience was 336 million people. Users communicate with short messages (up to 280 characters) called tweets. This is very convenient, since you can get a very large amount of information, spending it on not too much time. That is why it is possible to develop a system that can group interest-based users based on the textual component of their behavior in the social network Twitter. Relationship with academic programs, plans, themes. Work performed at the Department of ASOIU at the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" within the topic “Methods and technologies of high performance computing and performing of big data”. Governments register number 0117U000924. The aim of the research is improving the quality of sharing social network users into groups by analyzing the textual component of their behavior. To achieve the goal need to accomplish the following tasks: - analyze the data you can get about the user in the social network twitter; - choose the criteria by which users are compared; - analyze methods and means of clustering of large data; - explore ways to analyze user behavior over a text component; - to implement software analytical system of division of social network users into interest groups. Object of research - the process of grouping users into groups of common interests. 6 Subject of research - methods of clustering users of the social network based on a large number of data on their activities.Scientific novelty of the obtained results. The scientific novelty of the results - to analyze the existing methods of clustering. The methods of analysis of the text component were also analyzed, since one of the criteria for comparing similarity was the topic of blogging. Published works. Bulgar M.M. Clustering users through their interests / M.M. Bulgar // MODS. 2018. pp. 28-29. Bulgar M.M. Methods of clusterization the users of the social network twitter / M.M. Bulgar // ISMT. 2018. pp. 28-32	uk
dc.description.abstractuk	Магістерська дисертація: 100 с., 15 рис., 34 табл., 1 додаток, 31 джерел. Актуальність. Сьогодні Інтернет є основним джерелом отримання або поширення інформації. Більшість людей використовує Інтернет для того, щоб проводити час у соціальних мережах. Кожна людина може спробувати себе у ролі репортера, і поділитись важливими новинами, або поширити свою думку серед певної аудиторії і знайти однодумців/послідовників. На початок 2018 року його аудиторія становила 336 мільйонів людей [1]. Користувачі спілкуються короткими повідомленнями (до 280 символів) які називаються твітами. Це дуже зручно, так як можна отримувати дуже великий об’єм інформації, витрачаючи на це не дуже велику кількість часу. Саме тому є можливою розробка системи, яка зможе групувати користувачів схожих за інтересами беручи за основу текстову складову їх поведінки у соціальній мережі Twitter. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Мета дослідження – підвищення якості поділу користувачів соціальної мережі на групи за рахунок аналізу текстової складової їх поведінки. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: ‒ проаналізувати дані, які можна отримати про користувача в соціальній мережі Twitter; ‒ обрати критерії за якими порівнюються користувачі; ‒ проаналізувати методи та засоби кластеризації великих даних; ‒ дослідити способи аналізу поведінки користувача за текстовою складовою; 4 ‒ реалізувати програмно аналітичний комплекс поділу користувачів соціальної мережі на групи за інтересами. Об’єкт дослідження – процес поділу користувачів на групи, в залежності від схожості їх інтересів. Предмет дослідження – методи кластеризацій користувачів соціальної мережі на основі їх текстової складової поведінки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в аналізі існуючих методів кластеризації. Також було проаналізовано способи аналізу текстової складової, так як одним із критеріїв порівняння схожості було взято тематика блогінгу. Публікації. Булгар М.М. Кластеризація користувачів за їх інтересами / М.М. Булгар // МОДС. 2018. С. 28-29. Булгар М.М. Спосіб кластеризації користувачів соціальної мережі Twitter / М.М. Булгар // ІСТУ. 2018. С. 28-32.	uk
dc.format.page	100 c.	uk
dc.identifier.citation	Булгар, М. М. Програмно-аналітичний комплекс поділу користувачів соціальної мережі на групи за інтересами : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Булгар Максим Миколайович. – Київ, 2018. – 100 c.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26182
dc.language.iso	uk	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject	кластеризація	uk
dc.subject	соціальні мережі	uk
dc.subject	великі дані	uk
dc.subject	twitter	uk
dc.subject	твіт	uk
dc.subject	аналіз	uk
dc.subject	clustering	uk
dc.subject	social network	uk
dc.subject	big data	uk
dc.subject	tweet	uk
dc.subject	analys	uk
dc.subject.udc	004.023	uk
dc.title	Програмно-аналітичний комплекс поділу користувачів соціальної мережі на групи за інтересами	uk
dc.type	Master Thesis	uk