Автореферат (1137236), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Основные результаты диссертационнойработы докладывались и обсуждались на специальном семинаре в Гарвардском университете«Social Network Analysis in an Era of Big Data: Problems and Prospects», научныхконференциях, в т.ч. зарубежных:Международная1. Vнаучно-практическаяконференция«Управлениеинформационной безопасностью в современном обществе».2. 13th IEEE International Conference on E-Business Engineering, Макао, Китай, 2016.3.
18th IEEE Conference on Business Informatics, Париж, Франция, 2016.4. 17th IEEE Conference on Business Informatics, Лиссабон, Португалия, 2015.5. 11th IEEE International Conference on E-Business Engineering, Гуанчжоу, Китай, 2014.6. 16th IEEE Conference on Business Informatics, Женева, Швейцария, 2014.7. «Электронный бизнес. Управление интернет-проектами. Инновации», Москва,Россия, 2014.8.10th IEEE International Conference on e-Business Engineering (ICEBE-2013),Ковентри, Великобритания, 2013.9. VII Международная конференция «Управление развитием крупномасштабныхсистем», Москва, Россия, 2013.10.
15th IEEE Conference on Business Informatics, Вена, Австрия, 2013.611. XXVI Международные Плехановские чтения, Москва, Россия, 2013.Исследования поддержаны грантом РФФИ «Исследование эволюционной динамикисоциальных сетей на основе моделирования условно-текстурированной ресурсной среды».Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 17 печатных работах. Из них 3статьи – в рецензируемых журналах из перечня ВАК, 14 – в сборниках трудов конференций.Личный вклад автора. Представленные в диссертации результаты получены личноавтором при участии научного руководителя.
Подготовка к публикации полученныхрезультатов проводилась как автором самостоятельно, так и в соавторстве, причем вкладдиссертанта был определяющим. Апробация результатов исследования на конференцияхпроводилась автором лично.Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 глав,заключения, списка литературы, включающего 121 наименование. Объем диссертациисоставляет 125 страниц. Работа содержит 2 таблицы и 19 рисунков.СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫII.Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированацель и перечислены задачи исследования, аргументирована научная новизна исследования,отражена теоретическая и практическая значимость полученных результатов, представленывыносимые на защиту научные положения.В первой главе диссертации проводится исследование категорийного аппарата сцельюуточненияпонятийвобластиэволюционно-динамическогомоделированиясоциальных сетей и сетевых сообществ; проводится анализ методологической базы с цельюсистематизациисуществующихметодовиуточненияклассификацииподходовкмоделированию.Предлагается комплексный подход к анализу и моделированию среды сетевогосообщества в триаде «статика – динамика – эволюция», основанный на концепциитекстурированных сред, характеризующий поведение сетевого сообщества как системы вусловно текстурированном пространстве состояний.Процесс управления включает в себя комплекс задач управления от мониторинга ианализа текущего состояния, до анализа и улучшения деятельности.
В рамках настоящейработы рассматриваются такие задачи управления, как мониторинг и анализ динамики,поскольку именно они лежат в основе принятия оперативных решений, а результатымониторинга являются ключевым фактором в процессе выработки и принятия решений, чтовлияет на весь процесс управления.7С точки зрения теории управления и теории систем, сетевое сообщество как единый(совокупный) информационный ресурс в работе описывается категориями методапространства состояний.
Само по себе информационное состояние является атрибутомсетевого сообщества. Процесс его развития протекает по следующей схеме: от исходногосостояния, в результате качественного изменения информационных состояний, сообществоперемещается на новый уровень эволюционного развития. Этот процесс отображаетсямногослойной моделью эволюционирующего (в ресурсном отношении) сообщества, вкоторой ресурсная среда текстурирована, в первую очередь, по временному параметру.
Впредлагаемой модели рационально сочетаются и преимущества статического подхода, идостоинства динамического, поскольку она позволяет как рассматривать особенностисообщества в продуктивной абстракции временного среза, так и формализовать процессэволюционного развития сообщества в конкретике реального времени.Скорость изменения состояния сети чрезвычайно высока. В связи с масштабамисовременных сетей усложняется мониторинг сети. Это означает, что нужно автоматическиопределять такие состояния и точки, когда и куда необходимо применять управляющеевоздействие.
Поэтому в рамках разработанного подхода предлагается разделить мониторингсети на 2 уровня: автоматический мониторинг на глобальном уровне (макроуровне) идетальный анализ на микроуровне (уровне отдельного слоя и перехода) (рис.1).Автоматический мониторинг сети намакроуровне - глобальном (уровне визуальныхобразов)выявление отклоненийАнализ на микроуровне - локальном уровне(уровне конкретного слоя)Рисунок 1. Схематическое разделение операций с сетью на 2 уровняНа первом уровне (макроуровне) ведется работа с визуальными слоями. Принятиерешений производится на уровне макропоказателей сети.
Т.е. осуществляется «конвейернаяобработка» визуализированных представлений сети (т.е. слоев текстуры) в режиме реальноговремени с целью выявления «отклонений» в состоянии сети.Практически,наглобальномуровне,предлагаетсяпроводитьвыявлениесущественных изменений на уровне образов – или геометрических отображений структурысети. Происходит изучение визуальных образов – «срезов» сети в определенные моментывремени (далее – «слоев» в текстурированном пространстве состояний). Через определенный8период времени делается «снимок» сети, в этот момент автоматически нужно сделать выводо том, произошли значимые изменения, или нет. Используя визуальные образы,автоматическим образом решается задача о сходстве изображений.
В случае выявленияотличий дается сигнал о том, что изображения не совпадают друг с другом. Принимаетсярешение о том, что произошло изменение.В случае выявления «отклонений» или существенных изменений Задача переходит навторой уровень (микроуровень, локальный уровень), на котором происходит «углубление» всеть с целью более детального изучения того, что повлекло за собой существенноеизменение (что в дальнейшем позволит сделать вывод о предполагаемом формированиинового слоя текстуры).Вторая глава посвящена моделированию общей среды управления ресурснымпотенциалом сетевых сообществ с целью построения базовой модели сети дляосуществления мониторинга.
Перед введением динамических процедур сетевое сообществорассматривается в статическом представлении.В работе рассмотрен подход, разделяющий внутреннюю структуру сети и структурусети, видимую внешнему пользователю. Полагается, что наблюдение сети «изнутри»доступно владельцам сети. Внешние пользователи (например, маркетологи), наблюдающиеза сетью «снаружи», не могут использовать внутреннюю структуру и вынужденыориентироваться на информацию, предоставляемую комплексами анализа сетей.
Предложенаи описана классификация внутренних моделей. Описана необходимость перехода отвнутренних моделей сообщества к внешней – кластерной модели, доступной внешнимпользователям. Поскольку стандартная графовая модель сети в чистом виде не подходит длярешения задач сообщества,предлагается использовать в качестве базовой моделиинтегрированную модель сети, сочетающую преимущества графовой и теоретикомножественной модели. К стандартной графовой модели сети добавлено новое теоретикомножественное описание кластера. Такая кластерная модель позволяет уменьшитьразмерность наблюдаемого объекта и сосредоточить анализ на тематике сообществ. С точкизрения практической интерпретации, в рамках предложенного комплексного подхода кнаблюдению разработана оригинальная интегрированная информационно-акторная модельслоя текстурированной среды сетевого сообщества, ориентированная на его двойственнуюсущность как системы пользовательских учетных записей и единого информационногоресурса сетевого сообщества.9Сетевое сообщество – это сложная система, которая характеризуется, как всякаясистема, множеством объектов и связей между этими объектами.Объекты сети – это пользователи, которые характеризуются множеством параметров.В множестве параметров, которыми характеризуются пользователи сети, выделяется триподмножества:Параметры, которые присваиваются пользователю сетью при регистрации:аккаунт, номер аккаунта.Параметры, которые сам пользователь размещает о себе.
Эти параметры могутотличаться от реальных параметров пользователя.Сложноизмеряемые параметры, характеризующие информационные ресурсы,создаваемые пользователем во время своей работы в сети.Связи между пользователями характеризуют отношения между объектами сети:Долговременные1.отношения,связывающиепользователейсети(«друг»,«родственник» и т.п.). Эти отношения – условно постоянны, т.е. пользователь в любоймомент может разорвать существующую связь.Временные отношения, возникающие на основе динамики сети, т.е.2.«пересылок» между пользователями (факт публикации на стене, ре-публикации и т.п.).Сходство информационных ресурсов аккаунтов пользователей.3.Первые два типа связей задаются пользователями.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
