title: BigData for smart city. Method of application
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Калугин Дмитрий Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Минаев Никита Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Minaev Nikita
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Графеева Наталья Генриховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grafeeva Natalia Genrikhovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:20:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:20:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 034851
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11417
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе описаны различные существующие методы применения анализа больших данных для решения задач Умного города. Подробно рассмотрено использование таких методов для определения событий на основе данных из социальных сетей в аналогичных работах. Предложены и реализованы алгоритмы для получения данных из социальной сети "ВКонтакте" и их дальнейшей визуализации и анализа. Предложены и реализованы методы прогнозирования числа участников обнаруженных событий. Полученные модели проверены на реальных событиях, произошедших в мае 2017 года.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In that article different applications of big data analysis for solving problems of smart city are considered. Use of such methods for event detection based on social networks data in other articles examined in detail. Algorithms for data acquisition, visualization and analysis are suggested and implemented. Methods of number of event participants forecasting are suggested and implemented. Received models verified by data of real events, which occurred in May 2017.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Умный город
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: определение событий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ социальных сетей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Smart city
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: event detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social network analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: BigData for smart city. Method of application
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: BigData для Умного города. Способы применения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_BB.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11417/1/VKR_BB.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,59 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Minaeva.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11417/2/reviewSV_Otzyv_Minaeva.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 13,47 kB
resources.filename: reviewSV_stt01479_Kalugin_Dmitrij_Igorevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11417/3/reviewSV_stt01479_Kalugin_Dmitrij_Igorevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,45 kB