title: Automatic detection of hidden communities in the texts of the Russian social network corpus
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лукашевич Наталья Валентиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Lukasevic Natala Valentinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мамаев Иван Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mamaev Ivan Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митрофанова Ольга Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrofanova Olga Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:39:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:39:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 079541
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31089
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Актуальность работы обусловлена необходимостью сочетания методов лингвистического и количественного анализа данных для построения семантической сети пользователей на основе тематической близости их постов. 
  Объект исследования – скрытые сообщества, выявленные с помощью алгоритмов тематического моделирования среди пользователей русскоязычного сегмента социальной сети ВКонтакте. Предмет исследования – количественные и качественные параметры скрытых сообществ, которые позволяют судить об актуальном состоянии групп.
  
  Цель исследования состоит в том, чтобы выявить скрытые связи между пользовательскими постами социальных сетей, основанные на общности лингвистических параметров текстов и их тематики. В перечень решаемых задач были включены такие задачи, как составление корпуса и его предобработка, построение автор-тематических моделей, разработка процедуры назначения меток тем и построение итогового графа скрытых сообществ.
  
  Теоретической базой исследования послужили работы отечественных и зарубежных лингвистов, а именно работы В.И. Карасика, А.А. Матусевич, О.Н. Морозовой по исследованию лингвистических особенностей текстов в Интернете, работы В.Ф. Хорошевского, П.А. Мейлахса, К. Хе, С. Фортунато по выявлению скрытых сообществ, работа О.А. Митрофановой, А.В. Крюковой, А.С. Смоляровой, К. Мей по тематическому моделированию. Материалом исследования послужил корпус из 25768 русскоязычных постов 714 пользователей социальной сети ВКонтакте объёмом 8679402 токенов.
  
  Работа состоит из четырёх глав, введения, заключения, списка использованной литературы, списка электронных ресурсов и одного приложения.
  
  Основные положения, выносимые на защиту.
  1. Алгоритмы кластерного анализа и графовые методы выделяют рассредоточенные скрытые сообщества, что объясняется неполноценным учётом семантики исследуемых текстовых коллекций.
  2. Отличительной особенностью текстов постов является использование ненормативных правил написания, что приводит к трудностям при автоматической обработке текстов, поэтому алгоритмы токенизации и нормализации приходится постоянно дорабатывать.
  3. Учёт тематической составляющей при выявлении скрытых сообществ позволяет включить пользователя в несколько скрытых сообществ.
  
   Полученные результаты свидетельствуют о пригодности алгоритма для выявления скрытых сообществ, в заключении приводятся основные положения для последующих экспериментов.
  
  Работа была апробирована на конференциях AINL 2020 и TEL 2020, основные результаты представлены в следующих статьях (Scopus).
  1.	Mamaev I. Automatic Detection of Hidden Communities in the Texts of Russian Social Network Corpus / I. Mamaev, O. Mitrofanova // Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2020. Communications in Computer and Information Science. — Vol. 1292. — Springer, Cham, 2020. — P. 17–33. 
  2.	Mamaev I. Hidden Communities in the Russian Social Network Corpus: a Comparative Study of Detection Methods / I. Mamaev, O. Mitrofanova // Proceedings of the Computational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020) co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020). — 2020. — P. 69–78.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The research premises are determined by the necessity of combining the methods of linguistic and quantitative data analysis to create a semantic network of users based on the topical similarity of their posts.
  
  The object of the research is hidden communities with the help of topic modeling algorithms among Russian users of VKontakte social network. The subject of the research is the quantitative and qualitative parameters of hidden communities, which make it possible to evaluate the current state of communities.
  
  The aim of the study is to detect hidden connections among users’ posts on social networks based on the similarity of linguistic parameters of the texts and their topics. Among our tasks to be solved, we include such tasks as collecting a corpus and its preprocessing, building author-topic models, developing a procedure for topic labelling and building a resultant graph of hidden communities.
  
  The theoretical basis of the thesis is the works of Russian and foreign linguists, namely the works of V.I. Karasik, A.A. Matusevich, O. N. Morozova on the study of the linguistic features of texts on the Internet, the works of V.F. Khoroshevsky, P.A. Meilakhs P, K. He, S. Fortunato on detecting hidden communities, the works of O.A. Mitrofanova O.A., A.V. Kriukova, A.S. Smolyarova, Q. Mei on topic modeling. The research material is the corpus of 25768 Russian posts of 714 users of VKontakte social network, the total size is 8679402 tokens.
  
  The thesis consists of four chapters, an introduction, a conclusion, a bibliography list, a list of electronic resources and an appendix.
  
  The main statements for the defense.
  1. Algorithms of cluster analysis and graph methods highlight dispersed hidden communities, which is explained by the inadequate consideration of the semantics of the observed text collections.
  2. A distinctive feature of the texts of posts is the use of non-normative spelling rules, which leads to difficulties during automatic text processing, therefore, the tokenization and normalization procedures have to be constantly improved.
  3. Taking into account the topical component during the detection of hidden communities allows you to include a user in several hidden communities.
  
  The obtained results prove the consistency of the developed algorithm. In the conclusion, the main aspects of the experiments-to-be are given.
  
  The Master Thesis was approbated at AINL 2020 and TEL 2020 conferences, the main results are described in the following papers (Scopus).
  1.	Mamaev I. Automatic Detection of Hidden Communities in the Texts of Russian Social Network Corpus / I. Mamaev, O. Mitrofanova // Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2020. Communications in Computer and Information Science. — Vol. 1292. — Springer, Cham, 2020. — P. 17–33. 
  2.	Mamaev I. Hidden Communities in the Russian Social Network Corpus: a Comparative Study of Detection Methods / I. Mamaev, O. Mitrofanova // Proceedings of the Computational Models in Language and Speech Workshop (CMLS 2020) co-located with 16th International Conference on Computational and Cognitive Linguistics (TEL 2020). — 2020. — P. 69–78.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корпусная лингвистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автор-тематическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: скрытые сообщества
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическое назначение меток тем
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: corpus linguistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: author-topic modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hidden communities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic topic labeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic detection of hidden communities in the texts of the Russian social network corpus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое выявление скрытых сообществ в текстах русскоязычного корпуса социальных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Mamaev_finalnaa.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31089/1/VKR_Mamaev_finalnaa.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,55 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_I_D_Mamaev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31089/2/reviewSV_Otzyv_I_D_Mamaev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 246,3 kB