ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

10
Содержание
том 62 / Ноябрь, 2019
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2019-62-6-511-516

УДК 004.94

АНАЛИЗ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЛОЖНЫХ ГРАФОВЫХ СТРУКТУР

Ипатов Ю. А.
Марийский государственный технический университет, кафедра информатики; ассистент


Кревецкий А. В.
Марийский государственный технический университет, кафедра информатики; доцент


Калагин И. В.
Поволжский государственный технологический университет, кафедра информатики и системного программирования;


Соколов Б. В.
СПИИРАН; зам. директора по научной работе; профессор


Аннотация. Исследованы количественные характеристики графовых моделей. Синтезирован алгоритм анализа динамических характеристик целевых групп социальных сетей. Разработанный программный инструментарий может быть полезным для исследования вопросов управления социальными сетями за счет автоматизации прослеживания причинно-следственных показателей изменения в социальном графе. Предложенный прототип программного продукта может представлять интерес для маркетологов, системных аналитиков, а также специалистов в сфере анализа социальных сетей.
Ключевые слова: динамический анализ сети, методы анализа сети, модели социального графа, визуализация графа, инструмент конверсии

Список литературы:
  1. Pitas I. Graph-Based Social Media Analysis. Chapman & Hall/CRC Press, 2015. 442 p.
  2. Сазанов В. М. Социальные сети и технологии. М.: Наука, 2010. 222 с.
  3. Батура Т. В. Модели и методы анализа компьютерных социальных сетей // Программные продукты и системы. 2013. № 3. С. 130—137.
  4. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей // Социологические исследования. 2001. № 1. С. 109—121.
  5. Markovsky B., Ridgeway C., Lawler E. Structural Social Psychology and the Micro-Macro Problem // Sociological Theory. 1993. Vol. 11. P. 268—290.
  6. Форман Д. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel. М: Альпина Паблишер, 2016. 461 с.
  7. Blau P. Microprocess and macrostructure // Social exchange theory / Ed. by K. Cook. Beverly Hills: Sage, 1988. P. 128—160.
  8. Watts D. J. Small Worlds: The dynamics of networks between order and randomness. Princeton University Press, 2004. 262 p.
  9. Касьянов В. Н., Евстигнеев В. А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. СПб, 2003. 1104 с.
  10. Ураков А. Р., Тимирязев Т. В. О двух задачах аппроксимации взвешенных графов и алгоритмах их решения // Прикладная дискретная математика. 2013. Т. 21, № 3. С. 86—92.
  11. Бондаренко Ю. В. Социальные сети: контекст применения в социологии среднего уровня // Теория и практика общественного развития. 2012. № 4 [Электронный ресурс]: .
  12. Buchanan M. Nexus: small worlds and the groundbreaking science of networks. W.W. Norton & Company, 2002. 235 p.
  13. Newman M. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. 784 р.
  14. Krivitsky P. N., Handcock M. S. A separable model for dynamic networks // J. of the Royal Statistical Society Series B. 2014. Vol. 76, N 1. P. 29—46. DOI: 10.1111/rssb.12014.