title: Development of software for social data analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кулабухова Наталия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Лапицкая Людмила Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lapitskaia Liudmila
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Н.В. Кулабухова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: N.V. Kulabukhova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011954
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4248
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрено создание инструментария для автоматизированной обработки сложно связанных социальных данных. Работа разделена на три отдельные части. В первой для анализа отношений между пользователями и анализа структуры сети была рассмотрена задача обнаружения сообществ на графах. Был использован подход, объединяющий два известных алгоритма - LPA и алгоритм Гирвана-Ньюмана, которые были реализованы с помощью системы для распределенных вычислений на  графах, использующей ресурсы жесткого диска компьютера, GraphChi. Во второй части для анализа социальной информации о пользователях, разделенных на кластеры, (такой как их сообщения) были рассмотрены задачи текстовой классификации и тематического моделирования. Применение инструментария к социальной сети ВКонтакте и полученные результаты описаны в третьей части.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper we develop a software for automatic social network analysis. The paper is divided into three major parts. In the first one we consider a problem of detecting communities in directed networks for the purpose of revealing the structure of the network. We propose an approach that combines two well-known algorithms: LPA and Girvan-Newman algorithm that are implemented using GraphChi - a disk-based system for efficient computation on large-scale graphs on a single PC. In the second part we consider a problem of text classification and topic modelling for each community in order to analyse users’ messages. The application of proposed software to a real-world social network and results are described in the third part.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ социальных данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обнаружение сообществ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GraphChi
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: текстовая классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тематическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social network analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: community detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clusterisation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GraphChi
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: topic modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of software for social data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка инструментария анализа сложносвязных социальных данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st011954.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4248/1/st011954.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,19 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Lapickaya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4248/2/reviewSV_otzyv_Lapickaya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,3 MB
resources.filename: reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4248/3/reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,58 kB
resources.filename: reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4248/8/reviewSV_st003421_Kulabuxova_Nataliya_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,05 kB