Соболєв, Артем МиколайовичЛанде, Дмитро Володимирович2020-05-262020-05-262018Соболєв, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/33771Мережі 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.С. 4-14ukквазіієрархічні мережі соціального характерусуб’єкт мережіалгоритм ранжируванняалгоритм HITSалгоритм PageRankранжування вузлівF-міраекспертна оцінказакон Ципфаquasi-hierarchical networks of social naturenetwork subjectranking algorithmHITS algorithmPageRank algorithmnodes rankingF-measureexpert evaluationZipf lawArticlehttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2018.6.1.152899004.942