Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математика. Механика. Физика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математика. Механика. Физика», 2017, том 9, выпуск 4, страницы 5–12
DOI: https://doi.org/10.14529/mmph170401
(Mi vyurm349)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Математика

Method for determination of the social graph orientation by the analysis of the vertices valence in the connectivity component
[Метод определения ориентации социального графа по анализу валентности вершин в компоненте связности]

E. V. Garin, R. V. Mescheriakov

Tomsk University of Control Systems and Radioelectronics
Список литературы:
Аннотация: Данная работа является продолжением работ авторов по проблематике моделирования строения социума методом генерации случайных графов. В своих предыдущих работах авторы экспериментально доказали, что социальный граф имеет строгую ориентацию направления распространения информации от долей графа с высокой плотностью связей к долям графа, имеющим более низкую плотность связей. Авторами предлагался метод определения ориентации социального графа путем исследования соотношения количества исходящих связей к входящим. Этот метод нашел применение в анализе почтовых рассылок, но оказался практически не применим в анализе социальных сетей, так как подсчет входящих и исходящих связей требовал составления возвещённых социальных графов — затратной по времени и вычислительным ресурсам задачи, не имеющей на сегодняшний день решения за полиномиальное время.
Так как вопрос анализа социальных сетей представляет собой не только строго научный, но и практический интерес, авторами была разработана и апробирована методика определения ориентации социальных графов методом анализа числовых характеристик графа. Новый метод не требует детального анализа переписки пользователей социальных сетей, а оперирует открытой информацией пользователей — списком друзей (френд-лист).
Конечной целью данной работы авторов является разработка простых и действенных методов анализа социальных сетей на предмет выявления «лидеров мнения», путей распространения информации, в том числе пропагандирующих девиационные и зависимые формы поведения, выявления антисистем и отдельных закрытых сетевых сообществ, общего мониторинга состояния социальных систем.
Ключевые слова: социальный граф, случайные графы, числовые характеристики графов, ориентация социального графа.
Поступила в редакцию: 16.09.2017
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.173.5, 519.175.4
Язык публикации: английский
Образец цитирования: E. V. Garin, R. V. Mescheriakov, “Method for determination of the social graph orientation by the analysis of the vertices valence in the connectivity component”, Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ., 9:4 (2017), 5–12
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GarMes17}
\by E.~V.~Garin, R.~V.~Mescheriakov
\paper Method for determination of the social graph orientation by the analysis of the vertices valence in the connectivity component
\jour Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ.
\yr 2017
\vol 9
\issue 4
\pages 5--12
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurm349}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmph170401}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=30451057}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurm349
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurm/v9/i4/p5
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:116
    PDF полного текста:44
    Список литературы:28
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024