Модели импорта данных из Твиттера
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-2-76-91
Аннотация
Описываются алгоритм импорта данных из социальной сети Twitter и построение взвешенных социальных графов. Для импорта данных за основу берутся заданные посты, скачиваются пользователи, имевшие с ними какое-либо из зафиксированных взаимодействий. Далее алгоритм ориентируется на заданную конфигурацию и по ней вычисляет веса на ребрах полученного графа. Конфигурация учитывает тип взаимодействия пользователей между собой. Авторы вводят понятие (F, L, C, R)-модели информационного взаимодействия.
Авторы описывают разработанный алгоритм и реализованное программное обеспечение для построения взвешенных графов. В статье показано применение алгоритма и трех моделей на примере как отдельного поста, так и серии постов.
Ключевые слова
анализ социальных сетей,
импорт данных из социальных сетей,
модели информационного взаимодействия,
выделение сообществ
При поддержке: Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-07-00806
Об авторах
В. А. Попов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Попов Владимир Александрович - студент магистратуры.
Москва.
А. А. Чеповский
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Чеповский Александр Андреевич - кандидат физико-математических наук, доцент.
Москва.
Список литературы
1. Лещёв Д. А., Сучков Д. В., Хайкова С. П., Чеповский А. А. Алгоритмы выделения групп общения // Вопросы кибербезопасности. 2019. Т. 32, № 4. С. 61-71.
2. Соколова Т. В., Чеповский А. А. Анализ профилей сообществ социальных сетей // Системы высокой доступности. 2018. Т. 14, № 3. С. 82-86.
3. Коломейченко М. И., Поляков И. В., Чеповский А. А., Чеповский А. М. Выделение сообществ в графе взаимодействующих объектов // Фундаментальная и прикладная математика. 2016. Т. 21, № 3. С. 131-139.
4. Roth M., Ben-David A., Deutscher D. suggesting Friends Using the Implicit social Graph. In: KDD'10, Jul 25-28, 2010. Washington, DC, UsA, 2010.
5. Girvan M., Newman M. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2002, vol. 99, no. 12, p. 7821-7826.
6. Blondel V. D., Guillaume J. L., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008, no. 10, P10008. 12 p.
7. Mitchell R. Web scraping with Python. sebastopol, O' eill Media, 2015.
8. Rosvall M., Axelsson D., Bergstrom C. T. The map equation. The European Physical Journal Special Topics, 2009.
9. Chepovskiy A. A., Leshchev D. A., Khaykova S. P. Core Method for Community Detection. In: Complex Networks & Their Applications IX. Vol. 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKs 2020. springer, 2021, p. 38-50. DOI 10.1007/978-3-030-65347-7_4
Рецензия
Для цитирования:
Попов В.А., Чеповский А.А. Модели импорта данных из Твиттера. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2021;19(2):76-91. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-2-76-91
For citation:
Popov V.A., Chepovskiy A.A. Twitter Data Import Models. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2021;19(2):76-91. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-2-76-91
Просмотров:
177
Послать статью по эл. почте 