title: Methods for processing, predicting and evaluating complex network structure. Analysis of existing and development of new ones using web graphs
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пашкевич Василий Эрикович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Paskevic Vasilij Erikovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Курапов Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kurapov Aleksandr Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Сергеев Сергей Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sergeev Sergej Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 056668
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32313
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В выпускной квалификационной работе изучены и проанализированы существующие методы и алгоритмы для обработки, прогнозирования и оценки структуры сложных веб-графов, а также предложен собственный метод для извлечения эффективных выборок графа. В том числе получены следующие научные результаты:
  1. Изучены существующие статьи и описанные в них методы и подходы.
  2. Реализовано построение веб-графов, а также методов, предложенных в изученных статьях.
  3. Предложен свой метод к извлечению эффективных выборок.
  4. Предложен подход к сравнению методов.
  5. Получен результат эксперимента сравнения полученных в ходе
  работы методы на основании предложенного подхода.
  Таким образом были выполнены все поставленные задачи и достигнута цель работы. Результаты данной работы могут быть применимы, например, в анализе социальных сетей(SNA) для моделирования распространения сети, анализа характерных признаков и поведения эле-
  ментов графа, а также прогнозирования связей в веб-графах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the final qualifying work, the existing methods and algorithms for processing, predicting and evaluating the structure of complex web graphs are studied and analyzed, and a proprietary method for extracting effective graph samples is proposed. In particular, the following scientific results were obtained:
  1. The existing articles and the methods and approaches described in them were studied.
  2. Implemented the construction of web graphs, as well as the methods proposed in the studied articles.
  3.A method for extracting effective samples is proposed.
  4. An approach to comparing the methods is proposed.
  5.The result of the experiment of comparing the methods obtained in the course
  of the work on the basis of the proposed approach is obtained.
  Thus, all the tasks were completed and the goal of the work was achieved. The results of this work can be applied, for example, in the analysis of social networks (SNA) for modeling the network propagation, analyzing the characteristic features and behavior
  of graph elements, as well as predicting connections in web graphs.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Графы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: подграфы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сравнение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Graphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: subgraphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comparison
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods for processing, predicting and evaluating complex network structure. Analysis of existing and development of new ones using web graphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы обработки, прогнозирования и оценки структуры сложных сетей. Анализ существующих и разработка новых на примере веб-графов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kurapov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32313/1/VKR_Kurapov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 126,18 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kurapov_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32313/2/reviewSV_Otzyv_Kurapov_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 53,85 kB