Автореферат (1137236), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Сходство информационныхресурсов аккаунтов пользователей пользователями не задается, но может оцениваться прирешении ряда задач (выделение целевых групп пользователей и т.п.).Поскольку параметры, задаваемые пользователем, могут отличаться от реальныхпараметров пользователя сети, при дальнейшем описании используется понятие аккаунт.Моделирование сети «изнутри»В связи с тем, что для решения различных задач наблюдения за сетью, управлениясетью,могутиспользоватьсяразличныеподмножествапараметров,вработерассматриваются 3 модели сети:1.Модель сети как совокупности информационных элементов, формирующихединый информационный ресурс сети. Носителями информационных ресурсов являютсяаккаунты.2.Модельсетикакструктурывзаимоотношений,структурными связями.3.Модель сети как структуры информационных потоков.10гдеаккаунтысвязаныИспользование того или иного типа модели (или нескольких типов одновременно)зависит от класса решаемых задач.

Для задачи наблюдения за сетью «изнутри» (владельцамисети) целесообразно использовать все три модели, поскольку именно их комбинациянаиболее полно характеризует сеть.Если для представления сетевого сообщества использовать модель на основе графов,что наиболее часто используется в работах по управлению сетевыми сообществами, томожно представить описание каждого из вышеперечисленных типов моделей следующимобразом:1.Модель сети как совокупности информационных ресурсовМодель сетевого сообщества как совокупности информационных элементов имеетвид графа, гдеаккаунтов;–;множество информационныхресурсов– информационный ресурс -го аккаунта; N – количество зарегистрированныхаккаунтов;–;Единый информационный ресурс аккаунтапредставляет собой объединениемножеств информационных элементов разных типов., где B – количество типов информационных элементов.На сегодняшний день в большинстве сетей можно выделить следующие 7 основных типов:множество блоков общей информации об -м аккаунтеиз двух множестви, складывающееся, где:– множество названий типов параметров общей информации, где u =1,…,W; W – количество типов параметров,– название типа параметра.– множество значений параметров общей информации, где u = 1,…,W; W– количество типов параметров,– значение параметратипа.Множество типов параметров и варианты их возможных значений обычноопределяется отдельной сетью.

В число таких параметров может входить: имя пользователя,возраст, контактные данные и др. Набор блоков является стандартным для каждой сети.Однако пользователь может не заполнять отдельные блоки.множество статусных сообщений, где– число статусных сообщений -го аккаунта;– статусное сообщение, состоящее из букв, цифр и специальных символов.11множество публикаций, где– число публикаций -го аккаунта;– публикация, состоящая из букв, цифр и специальных символов.Публикации – короткие информационные сообщения, отправляемые пользователямив сеть (например, твиты в случае сети Twitter).множество ре-публикаций, где– число ре-публикаций -го аккаунта;– ре-публикация, состоящая из букв, цифр и специальных символов. Под «републикациями» понимается передача аккаунтом сообщений, опубликованных инымиаккаунтами.множество реакций– реакция пользователя на публикацию.,Реакция подразумевает некоторый отклик на публикацию иного участника, например,отметка «лайк».множество территориальных местоположений, гдетерриториальных местоположений;– число отмеченных пользователем– запись о территориальном положении.множество меток,где–количествометок;–информационная метка, характеризующая публикацию.

Метка (хэш-тэг) характеризуетотнесение ресурса к определенной тематике.Вес ребра графавданноймодели интерпретируются какмера сходстваинформационных ресурсов двух аккаунтов.Матрица весов ребер графа –2.Модель сети как структуры взаимоотношенийМодель сетевого сообщества как структуры взаимоотношений имеет вид графа, где– множество аккаунтов,;аккаунт сообщества; N – количество зарегистрированных аккаунтов;; где12– множество ребер графа.– отдельныйИнтерпретация ребра графа в такой модели – постоянная связь, обозначающаяналичие отношения «друг».Матрица смежности графапредставлена матрицей, столбцам и строкам которойсоответствуют вершины графа, т.е. аккаунты сообщества.

Количестворавно количествуребер, инцидентных -й и -й вершинам.если между вершинамиисуществует постоянная связьесли постоянной связи между вершинамииПри этом по инициативе любого пользователя существующая постоянная связь можетбыть разорвана.Модель сети как структуры информационных потоков3.Модель сетевого сообщества как структуры информационных потоков имеет видграфа, где–;-ый аккаунтсообщества ; N – количество зарегистрированных аккаунтов;множество дуг графа– дуга между -м и -м;аккаунтом.Вес дуги определяется по следующему правилу:* Вес дуги равен 0, если от аккаунтак аккаунтуне было послано ни одногоинформационного сообщения в течение определенного периода времени .** Вес дуги равен интенсивности потока сообщенийот аккаунтак аккаунту, если за период временибыло послано некоторое количество сообщений.Матрица смежности представляет собой квадратную матрицу, столбцам и строкамкоторой соответствуют вершины графа, т.е.

аккаунты сообщества.равно количеству дуг,инцидентных -й и -й вершинам. Смежность вершин в данном случае будет определятьсяналичием или отсутствием информационного потока между двумя аккаунтами.Здесьесли информационный поток между вершинамииесли информационный поток между вершинамии, где– число информационных потоков.Вышеописанные модели сложно использовать в чистом виде, однако именно учетособенностей всех трех моделей дает разработчикам / организаторам сообщества / владельцамсети наиболее полное представление о сети.

Так, информационные потоки (различного рода13пересылки, процессы взаимодействия и обмена) изменяют информационные ресурсы аккаунтов.Интенсивность пересылок, в свою очередь, зависит от того, насколько тематически близкиаккаунты (это показывает информационная модель) и соединены ли они структурнымиотношениями (исходя из модели сети как структуры взаимоотношений).С точки зрения аналитика как «внешнего наблюдателя» за сетью, именно такаяфункция управления, как наблюдение, представляет наибольший интерес. Однаковышеописанные графовые модели внутренней структуры сети для этой цели не подходят,поскольку внутреннюю структуру могут видеть только разработчики и владельцы сети. Так,в отличие от разработчиков сети, для наблюдения внешним наблюдателем может бытьиспользована не реальная структура сети, а ее виртуальное кластерное отображение, котороеможет иметь различное представление в зависимости от используемых алгоритмовкластеризации, а также существующего программного обеспечения для анализа ивизуализации социальных сетей.Тем не менее, кластерные отображения сети тесно связаны с ее внутреннейструктурой.

То есть, выделяя необходимые в процессе решения задачи параметрывнутренней структуры сети, можно перейти от исходной (внутренней) модели к кластерной(внешней), которую и будем считать состоянием сети в отдельный момент времени.Рассмотрим подробнее кластерную модель сети как виртуального объекта наблюдения.Кластерная (внешняя) модель сетиФормируется кластерная модель в результате процесса, схематически показанногона рис. 2.Последовательнопоступающиеинформационныеэлементы DiВходГруппированиеэлементов на базевыбранного алгоритмакластеризацииВыходКластерная структурасетевого сообщества ViРисунок 2. Схема формирования кластерной модели сетиНа вход в такой модели в момент времениформирующие состояние сети в моментинформационным ресурсом аккаунтовпоступают информационные элементы,.

Эти элементы формируются единымсетевого сообщества, представляющих собойобъединение множеств информационных элементов разных типов:, где M – количество типов информационных элементов (описаны в работе).14Поступление этих элементов происходит последовательно, с течением времени. В результатепроисходящих в сети процессов самоорганизации, а также процессов внешнего влияния(таких как, например, вброс информации), эти элементы группируются по тому или иномутематическому признаку и отражаются кластерной структуройпосредством применениятого или иного алгоритма кластеризации.В итоге, на выходе, в результате процессов взаимодействия в течение заданногопериода времени (т.е.

в течение перехода из момента временив момент времени)получается новое состояние сети, представленное некоторой кластерной структурой.В рамках данной работы предлагается следующее описание кластерной структурысообщества.Модель кластерной структуры сетевого сообщества имеет вид графа;аккаунтов пользователей,где, где– множество тематических кластеров– отдельный тематический кластер сообщества; Q – количествокластеров;; где– множество дуг графа.На практике, на примере известной микроблоггинговой сети Twitter, вершины такогографабудутпредставлятьсобойаккаунтыпользователейколлективных), сгруппированные в кластеры. Дугиграфа(индивидуальных–илиналичие отношения«публикации», «ре-публикации», «ответа» и т.п.

Характеристики

Список файлов диссертации