Автореферат (1137236), страница 6
Текст из файла (страница 6)
В этих случаях принципиально важнымиявляются не абсолютные значения контролирующих параметров, которые в некоторыхслучаях не могут быть оценены, а соотношение между ними в виде неравенств.Если говорить о случае наиболее популярного микроблогингового сервиса Twitter вконтексте рассмотрения потоковых процессов, то в качестве потоков могут бытьиспользованы потоки твитов, ретвитов и ответов; в качестве движущих сил – различногородаинформация.Детальноеописаниеуказанныхпроцессовдаствозможностьсформулировать и провести анализ неравновесной динамической модели Twitter. Очевидно,что данная система будет диссипативной.
В диссипативных системах при определенныхзначениях контролирующих параметров возможно появление динамического хаоса(траектории динамической системы являются хаотическими) и хаотических аттракторов.Актуальной становится задача управления хаосом в динамической системе Twitter.Наосновепредложенногокомплексногоподходаразработанаструктурно-функциональная схема программного обеспечения мониторинга и анализа сетевогосообщества для обеспечения его автоматизированной поддержки. Спроектирован комплекспрограмм,позволяющийпроводитькачественныйанализэволюционногоразвитиясообщества, включающий оригинальные модули анализа межслойного перехода.Функции проектируемого программного комплекса разделены на 2 подсистемы:макро - и микроуровень.Детальное рассмотрение каждого уровня позволяет предложить следующуюфункциональную схему комплекса для реализации процесса мониторинга как одного изэтапов управления (рис.
6):27Социальная сетьмакроуровеньМониторингУстановление сходства слоевОпределение режима движения«аномальный»слоймикроуровеньАналитикаАнализ параметров «аномального» слояКачественный анализ межслойногопереходаСистема принятия решенийРисунок 6. Функциональная схема комплекса для реализации процесса мониторинга, какфункции управления.Показанная схема отражает предлагаемый сервис мониторинга динамики.Алгоритм работы подобного сервиса (т.е. вышепоказанной схемы) заключается вследующем.На макроуровне осуществляется автоматический мониторинг сети на уровневизуальных образов, а также обработка визуализированных представлений слоев текстуры напредтекстурном уровне (т.е. как фиктивных, так и реальных слоев каскадно текстурируемогопространства состояний сообщества) на предмет обнаружения значимых изменений, т.е.28выявления «аномальных» слоев (новых, качественно измененных слоев текстуры).Для этого изначально на базе внутренних моделей сети (таких, как вышеописанные,), но с учетом открытых данных, предоставляемых существующими комплексами,анализа и визуализации, строятся кластерные модели, визуализирующие сеть в том или иномаспекте.На микроуровне (межслойный уровень) осуществляется детальный анализ параметров«аномального слоя» (метрических показателей сообщества как графовой структуры) икачественный анализ межслойного перехода с целью сопровождения системы принятиярешений.Проведенные эксперименты показали работоспособность комплекса.III.ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ1.
На основе уточненного в работе категорийного аппарата области эволюционно-динамического моделирования социальных сетей и сетевых сообществ, а также анализаметодологической базы, разработан оригинальный подход к анализу и моделированиюсетевого сообщества на основе концепции текстурированных сред, характеризующийповедение сетевого сообщества, как системы в условно текстурированном пространствесостояний.2. В рамках предложенного методического подхода разработана оригинальнаяинтегрированная информационно-акторная модель слоя текстурированной среды сетевогосообщества, ориентированная на его двойственную сущность, как системы пользовательскихучетных записей и единого информационного ресурса сетевого сообщества.3.
В результате проведенного анализа существующих принципов моделированиядинамических систем и принципов эволюции самоорганизующихся систем, разработанановая модель эволюционного развития сетевого сообщества.4. Дляразработанноймоделиэволюциисетевогосообществапредложеноригинальный метод управления эволюционным переходом, базирующийся на качественноманализе поведения сетевого сообщества в динамике.5. Наосновепроведенныхэкспериментоввреальныхсетяхвыделеныиохарактеризованы основные режимы движения сетевого сообщества в ходе эволюции.6. Спроектирован комплекс программ, позволяющий проводить качественный анализэволюционногоразвитиясообщества,включающиймежслойного перехода.29оригинальныемодулианализаСПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИРаботы,опубликованныеавторомврецензируемыхнаучныхизданиях,входящих в международные реферативные базы данных и системы цитирования(Scopus):1.
Tsukanova, O.A. Investigation into the Regular and Chaotic States of MicrobloggingNetworks as Applied to Social Media Monitoring / A.V. Dmitriev, O.A. Tsukanova, S.V.Maltseva // Proceedings of the 13-th IEEE International Conference on E-Business Engineering. –2016. – P. 293-298. – 0,7 п.л. (личный вклад автора – 0,28 п.л.).2. Tsukanova, O.A. Network Evolution Modeling under Conditions of Change in the DataExchange Rate / O.A.
Tsukanova, A.V. Dmitriev, S.V. Maltseva // Proceedings of the 18-thIEEE conference on Business Informatics. – 2016. – P.68-71. – 0,47 п.л. (личный вклад автора– 0,2 п.л.).3. Tsukanova, O. Modeling of the Network Community Development and its SoftwareInfrastructure Based on Semantic Technologies / D. Protsenko, O. Tsukanova // Proceedings ofthe 17-th IEEE conference on Business Informatics. – 2015. – P.45-48. – 0,3 п.л. (личный вкладавтора – 0,12 п.л.).4. Tsukanova, O. An Evolutionary Model of a Textured State Space Environment for Monitoring ofMobile-only Customer-centric Social Networks / O. Tsukanova, K. Hou, A.
Semenova, S.Maltseva // Proceedings of the 11-th IEEE International Conference on E-Business Engineering. –2014. – P.308-313. – 0,82 п.л. (личный вклад автора – 0,25 п.л.).5. Tsukanova, O.A. Model-based Monitoring and Analysis of the Network Community Dynamics ina Textured State Space / O.A. Tsukanova, E.P. Vishnyakova, S.V. Maltseva // Proceedings of the16-th IEEE Conference on Business Informatics. – 2014. – P.44-49.
– 0,67 п.л. (личный вкладавтора – 0,27 п.л.).6. Tsukanova, O.A. Spread of Influence on the Basis of the Graph Models in Network CommunityState Space / O.A. Tsukanova, S.V. Maltseva // Proceedings of the 10-th IEEE InternationalConference on e-Business Engineering. – 2013. – P.467-471. – 0,5 п.л. (личный вклад автора –0,3 п.л.).7. Tsukanova, O.A. On the Evolutionary Process of Network State Space Texturing / O.A.Tsukanova, S.V. Maltseva // Proceedings of the15-th IEEE Conference on Business Informatics. –2013.
– P.408-411. – 0,35 п.л. (личный вклад автора – 0,2 п.л.).30Работы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых журналах иизданиях, рекомендованных ВАК:8. Цуканова, О.А. Моделирование и качественный анализ социальной микроблоггинговойсети как динамической системы / А.В. Дмитриев, С.В. Мальцева, О.А.
Цуканова //Информационные технологии. – 2016. – № 4. – С. 255-260. – 0,45 п.л. (личный вклад автора– 0,18 п.л.).9. Цуканова, О.А. Моделирование распространения влияния в сетевом сообществе / О.А.Цуканова, С.В. Мальцева // Автоматизация. Современные технологии. – 2014. – № 3. – С.24-28. – 0,4 п.л. (личный вклад автора – 0,24 п.л.).10. Цуканова, О.А. Эволюционный процесс условного текстурирования сетевого пространствасостояний в формате единого информационного ресурса сети / О.А. Цуканова, С.В.Мальцева // Автоматизация. Современные технологии. – 2013.
– № 11. – С. 26-29. – 0,3 п.л.(личный вклад автора – 0,18 п.л.).Работы, опубликованные в других изданиях:11. Цуканова, О.А. Переход сети из эгоцентрического состояния в полицентрическое напримере анализа графовых визуализаций и метрик в NODEXL / Е.П. Вишнякова, О.А.Цуканова // Электронный бизнес. Управление интернет-проектами. Инновации. – 2014. –С. 56-58 – 0,15 п.л. (личный вклад автора – 0,07 п.л.).12. Цуканова, О.А. Метод виртуального n-слойного текстурирования в анализе имоделировании профессиональных сетевых сообществ / О.А. Цуканова, С.В. Мальцева //Управление развитием крупномасштабных систем: материалы 7-й международнойконференции (MLSD’ 2013).
– 2013. – С. 373-374. – 0,15 п.л. (личный вклад автора – 0,1п.л.).13. Цуканова, О.А. Обоснование обратного алгоритма модели Месаровича-Мако-Такахарыдля решения задачи взаимодействия с ресурсами социальных сетевых структур //Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XVIIМеждународной научно-практической конференции – 2013. – C. 89-90.
– 0,1 п.л.14. Цуканова, О.А. Метод пространства состояний в моделировании управленияинформационными ресурсами сетевых сообществ // Управление большими системами:материалы X Всероссийской школы-конференции молодых ученых. – 2013. – С. 312-315. –0,25 п.л.3115. Цуканова, О.А. О формировании управляемого пространства состояний когнитивныхкомпонентов сетевых сообществ // XXVI Международные Плехановские чтения: тезисыдокладов аспирантов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
