Рабчевский Андрей Николаевич Методы и алгоритмы поддержки принятия решений по противодействию деструктивным воздействиям в социальных сетях на основе многофакторного анализа ролей пользователей

Короткий опис

Рабчевский Андрей Николаевич Методы и алгоритмы поддержки принятия решений по противодействию деструктивным воздействиям в социальных сетях на основе многофакторного анализа ролей пользователей
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Рабчевский Андрей Николаевич
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ВЫЯВЛЕНИЕ НАИБОЛЕЕ ВЛИЯТЕЛЬНЫХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

1.1. Влияние социальных сетей на поведение людей

1.2. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ НАИБОЛЕЕ ВЛИЯТЕЛЬНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

1.2.1. ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫМ подход

1.2.2. Теоретико-игровой подход

1.2.3. Акциональная модель

1.2.4. СОЧЕТАНИЕ РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДОВ ДЛЯ ВЫ1ЯВЛЕНИЯ НВП

1.2.5. ВЫ1ЯВЛЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, ВОВЛЕЧЕННЫЕ В СОЦИАЛЬНОЕ ЯВЛЕНИЕ

1.3. РАСЧЕТ УРОВНЯ АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

1.4. МЕТОД ВЫ1ЯВЛЕНИЯ НАИБОЛЕЕ ВЛИЯТЕЛЬНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

1.5. ВЫ1ЯВЛЕНИЕ НАИБОЛЕЕ ВЛИЯТЕЛЬНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ МЕТОДОМ ДИАГРАММЫ Венна

1.6. Сравнение методов вы1явления наиболее влиятельных пользователей

1.7. Выводы по главе

ГЛАВА 2. ВЫЯВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНЫХ РОЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

2.1. ОБЗОР МЕТОДОВ ВЫ1ЯВЛЕНИЯ ролей пользователей

2.2. ОПИСАНИЕ РОЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

2.3. ВЫ1ЯВЛЕНИЕ РОЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ МЕТОДОМ ЧИСЛЕННОЙ ОЦЕНКИ

2.4. Экспертная нейросетевая классификация ролей пользователей

2.4.1. Входные и выеодныш параметры нейросети

2.4.2. СИНТЕЗИРОВАНИЕ ДАТАСЕТА

2.4.3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

2.5. ВЫ1ЯВЛЕНИЕ РОЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ МЕТОДОМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

2.6. ВЫ1ЯВЛЕНИЕ НАИБОЛЕЕ ВЛИЯТЕЛЬНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В КАЖДОЙ РОЛИ

2.7. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ВЫЯВЛЕНИЕ МОСТОВ В КЛАСТЕРНЫХ СЕТЯХ

3.1. Существующие методы вышвления мостов в кластерных сетях

3.2. МЕТОД ВЫ1ЯВЛЕНИЯ МОСТОВ В ЯРКО ВЫ1РАЖЕННЫЕ КЛАСТЕРНЫХ СЕТЯХ

3.2.1. Оценка эффективности метода выявления мостов

3.3. Идентификация наиболее влиятельные мостов

3.4. Моделирование структуры временной протестной социальной сети

3.5. Выводы по главе

ГЛАВА 4. ВНЕДРЕНИЕ МНОГОФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

4.1. Прототип системы вышвления наиболее влиятельные пользователей,

МОСТОВ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ИХ ИНФОРМАЦИОННОГО ВЛИЯНИЯ

4.2. Приложение «Сервис анализа распространения контента»

4.2.1. Сервис анализа распространения контента. Функциональные требования

4.2.2. Сервис анализа распространения контента. Требования к выеодным данным

4.3. Оценка эффективности метода многофакторного анализа ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТЕЙ

4.4. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ