RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математика. Механика. Физика» // Архив

Вестн. Южно-Ур. ун-та. Сер. Матем. Мех. Физ., 2017, том 9, выпуск 4, страницы 5–12 (Mi vyurm349)

Эта публикация цитируется 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

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.

УДК: 519.173.5, 519.175.4

Поступила в редакцию: 16.09.2017

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/mmph170401



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024