Применение и анализ эффективности методов кластеризации при выявлении сообществ в социальных медиа

Выпускная квалификационная работа выполнена Анненковой Валерией Анатольевной, студенткой 2 курса группы №ИАУП-22-1 по направлению подготовки 38.04.05 Бизнес-информатика образовательной программы «Информационная аналитика в управлении предприятием». Тема работы: «Применение и анализ эффективности методов кластеризации при выявлении сообществ в социальных медиа». Руководитель: Замятина Елена Борисовна, преподаватель кафедры информационных технологий в бизнесе, кандидат физико-математических наук. Объем работы: 62 страницы Работа состоит из 3 глав. В первой главе был проведен обзор научной литературы, который включал определения основных понятий, изучение сущности и особенностей социальных сетей, рассмотрение ключевых концепций анализа социальных сетей, а также методов выявления сообществ на основе описания. Вторая глава посвящена составлению базы данных. Для проведения исследования была разработана программа для сбора данных о сообществах, с помощью которой была составлена база данных, содержащая информацию о 20 000 сообществах социальной сети VK. База данных была разделена на две выборки: тестовую и не тестовую. С использованием нейросети по описанию сообществ были определены их тематики. Завершающим этапом исследования была кластеризация сообществ с применением различных инструментов кластерного анализа. В результате были получены группы сообществ, объединенные по тематическим признакам. Результаты исследования позволяют сделать выводы о степени эффективности различных методов кластеризации при анализе социальных медиа и дают рекомендации по их применению в практике анализа данных социальных сетей.