Методика и программное обеспечение для обработки данных ранжирования узлов социального графа для идентификации пользователей-экспертов

Abstract

Социальные сети оказывают значительное влияние на мнение людей, а информация, полученная из них, может быть определяющей при решении задач антитеррористической направленности, политической аналитики, прогнозирования репутационных рисков компании или субъекта, оценки спроса на товар или услугу, а также мониторинга общественного мнения. В настоящее время нельзя определенно назвать единственный лучший метод поиска пользователей-экспертов. Данная работа направлена на создание методики, позволяющей обработать и интерпретировать данные ранжирования улов социального графа при помощи нескольких эффективных способов. Практическая часть работы связанна с разработкой соответствующей алгоритмической базы и программного обеспечения для идентификации пользователей-экспертов.

Social networks have a significant impact on people's opinions, and the information obtained from them can be decisive in solving the tasks of antiterrorism, political analytics, forecasting the reputational risks of a company or a subject, assessing the demand for a product or service, and monitoring public opinion. Currently, one cannot definitely name the only best method for finding expert users. This work is aimed at creating a methodology that allows processing and interpreting the ranking data for the catch of a social graph using several effective methods. The practical part of the work involves the development of an appropriate algorithmic framework and software for the identification of expert users.