Вестник НГУ
Серия: Информационные технологии

Научный журнал, основан в 2003 году

ISSN 2410-0420 (Online), ISSN 1818-7900 (Print)

Switch to
English

Все выпуски >> Содержание журнала: Том 10, Выпуск № 4 (2012)

Методы анализа компьютерных социальных сетей
Татьяна Викторовна Батура

Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН
УДК : 519.68; 681.513.7; 612.8.001.57; 007.51/.52

Аннотация
Представлен обзор работ, посвященных проблеме анализа компьютерных социальных сетей. Существует четыре основных направления исследований в данной области: структурное, ресурсное, нормативное и динамическое. Для решения различных задач при анализе социальных сетей используются графовые и стохастические модели, модели эволюции сетей, методы с привлечением онтологий, структурные и реляционные модели, методы машинного обучения, методы визуализации графов и т. д. Приведено краткое описание наиболее популярных в настоящее время компьютерных социальных сетей и перечислены отдельные интересные программные приложения для их анализа. Намечены некоторые возможные пути дальнейших исследований, а именно: необходимость создания интегральной теории социальных сетей, более существенная адаптация методов обработки текстовой информации к сетевому контенту и др.

Ключевые слова
анализ социальных сетей, модель сети, граф сети, интеллектуальный анализ данных, центральность

Цитирование:
Батура Т. В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник НГУ Серия: Информационные технологии. - 2012. - Том 10, Выпуск № 4. - С. 13-28. - ISSN 1818-7900.

Полный текст публикации

Просмотр в формате PDF

Список цитируемой литературы
1. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей // СоцИс. 2001. № 1. С. 109–121.
2. Charu C. Aggarwal. Social Network Data Analytics. 2011. 520 p.
3. Milgram S. The Small World Problem // Psychology Today. 1967. Vol. 2. Р. 60–67.
4. Granovetter M. S. The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology. 1973. Vol. 78. No. 6. P. 1360–1380.
5. Kleinberg J. M. Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment // J. ACM. 1999. Vol. 46. No. 5. P. 604–632.
6. Johnson J., Ironsmith M. Assessing Children's Sociometric Status: Issues and the Application of Social Network Analysis // Journal of Group Psychotherapy, Psychodrama & Sociometry. 1994. Vol. 47. Is. 1. P. 36–49.
7. Gyöngyi Z., Garcia-Molina H., Pedersen J. Combating Web Spam with TrustRank // Proceedings of the International Conference on Very Large Data Bases. 2004. Vol. 30. P. 576.
8. Davern M. Social Networks and Economic Sociology: A Proposed Research Agenda for a More Complete Social Science // American Journal of Economics & Sociology. 1997. Vol. 56. Is. 3. P. 287–302.
9. Koren Y. On Spectral Graph Drawing // Proceedings of the 9th International Computing and Combinatorics Conference. Springer, 2003. P. 496–508.
10. Fortunato S. Community Detection in Graphs // Phys. Rep. 2010. Vol.486. No. 3–5. P. 75–174.
11. Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods And Applications. N. Y.: Cambridge University Press, 1994. 825 p.
12. Jensen D., Neville J. Data Mining in Social Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences Symposium on Dynamic Social Network Analysis. 2002. P. 289–302.
13. Bonchi F., Castillo C., Gionis A., Jaimes A. Social Network Analysis and Mining for Business Applications // ACM TIST. 2011. Vol. 2 (3). P. 22–58.
14. Hanneman R. Computer-Assisted Theory Building: Modeling Dynamic Social Systems. Riverside, CA: University of California, Riverside, 1988.
15. Leskovec J., Kleinberg J., Faloutsos C. Graphs over Time: Densification Laws, Shrinking Diameters and Possible Explanations // Proceedings of the 11th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery in Data Mining (KDD). N. Y., 2005. P. 177–187.
16. Leskovec J., Backstrom L., Kumar R., Tomkins A. Microscopic Evolution of Social Networks // Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. N. Y., 2008. P. 462–470.
17. Tantipathananandh C., Berger-Wolf T., Kempe D. A Framework for Community Identification in Dynamic Social Networks // Proceedings of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. N. Y.: ACM Press, 2007. P. 717–726.
18. Sun J., Faloutsos C., Papadimitriou S., Yu P. Graphscope: Parameter-Free Mining of Large Time-Evolving Graphs // Proceedings of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. N. Y., 2007. P. 687–696.
19. Ferlez J., Faloutsos C., Leskovec J., Mladenic D., Grobelnik M. Monitoring Network Evolution Using MDL // Proceedings of the International Conference on Data Engineering. 2008. P. 1328–1330.
20. Berlingerio M., Bonchi F., Bringmann B., Gionis A. Mining Graph Evolution Rules // Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2009. Vol. 5781. P. 115–130.
21. Desikan P., Srivastava J. Mining Temporally Changing Web Usage Graphs // Proceedings of the International Workshop on Mining Web Data for Discovering Usage Patterns and Profiles. 2004. P. 1–17.
22. Inokuchi A., Washio T. A Fast Method to Mine Frequent Subsequences from Graph Sequence Data // Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining. 2008. P. 303–312.
23. Liu Z., Yu J., Ke Y., Lin X., Chen L. Spotting Significant Changing Subgraphs in Evolving Graphs // Proceedings of the 8th International Conference on Data Mining. 2008. P. 917–922.
24. Borgwardt K. M., Kriegel H.-P., Wackersreuther P. Pattern Mining in Frequent Dynamic Subgraphs // Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining. 2006. P. 818–822.
25. Liben-Nowell D., Kleinberg J. The Link Prediction Problem for Social Networks // Proceedings of the 12th International Conference on Information and Knowledge Management. N. Y.: ACM Press, 2003. P. 556–559.
26. Kumar R., Novak J., Raghavan P., Tomkins A. Structure and Evolution of Blogspace // Commun. ACM. 2004. Vol. 47. No. 12. P. 35–39.
27. Érétéo G., Gandon F., Buffa M., Corby O. Semantic Social Network Analysis // Proceedings of the 8th International Semantic Web Conference. 2009. P. 180–195.
28. Прохоров А., Ларичев Н. Компьютерная визуализация социальных сетей // КомпьютерПресс. 2006. № 9. С. 156–160.
29. Huisman M., Marijtje A. J. van Duijn. A Reader's Guide to SNA Software // The SAGE Handbook of Social Network Analysis. SAGE. 2011. P. 578–600.

Информация о публикации
Вестник НГУ Серия: Информационные технологии, Том 10, Выпуск № 4 (2012).
Год издания: 2012
ISSN: 1818-7900 (Print), ISSN 2410-0420 (Online)
Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет"
Ссылка на репозиторий


|Головная| |Все выпуски| |Информация для авторов| |Редакционнный Совет| |Этические принципы| |Редакционная политика| |Контакты| |Оплата публикации| |Политика свободного доступа| |Старый сайт журнала|

inftech@vestnik.nsu.ru
© 2006-2017, Новосибирский государственный университет.