Выявление информативных признаков для задач прикладного сетевого анализа

Abstract

In our experiment, we present an empirical analysis of influence patterns in the social network Twitter. Using Twitter dataset we compare three different measures of influence: followers, retweets, and mentions. We examine how the three types of influential users performed in spreading popular news topics. The number of followers represents popularity of a user; retweets represent the content value of one’s tweets; and mentions represent the name value of a user. Results are providing a better understanding of the different roles users play in social media. Also we accounting measure of influence over the different topics. At the last part of t work, we examine whether there is a correlation between Tesla's stock prices and the actions of users of the Twitter social network.

Целью данной работы является эмпирический анализ мер влияния в социальной сети Twitter. Используя набор данных о пользователяx, мы сравниваем три различных меры влияния: подписчиков, ретвиты и упоминания. Объектом исследования данной работы является взаимодействие явлений в социальной сети Twitter. В результате было найдено наличие корреляционной зависимости между действиями пользователей и между различными метками, по одной тематической направленности, также было исследовано наличие и степень корреляционной зависимости между ценами акций кампании и количеством твитов за различные временные промежутки.