Принципи оптимізації пошуку і сортування даних в соціальних мережах із застосуванням багатофакторної системи оцінювання
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2019.1(92).08Ключові слова:
СОЦІАЛЬНА МЕРЕЖА, ПОШУК, ФІЛЬТРУВАННЯ, БАГАТОФАКТОРНА СИСТЕМА ОЦІНЕННЯ, ШКАЛА РЕЙТИНГУ, ВЕЛИКІ ДАНІАнотація
Аналіз соціальних мереж, в якому основна увага приділяється взаєминам між соціальними суб'єктами, сьогодні є областю активних досліджень. Він являє собою набір інструментів для проведення досліджень, зокрема, в поєднанні з методами штучним інтелекту, такими як машинне навчання, глибоке навчання. У статті розглянуто поточну якість оцінки інформації в соціальних мережах, проаналізовано методи пошуку і сортування інформації в різних соціальних мережах, а також процес надання рекомендацій користувачам. Дані соціальних медіа є невичерпним джерелом наукових і ділових можливостей. У загальному випадку - це інформація, зібрана з соціальних мереж, яка показує, як користувачі взаємодіють з контентом. В роботі наведені методи поліпшення результатів пошуку для персоналізації рекомендацій в соціальних мережах. Ці показники і статистика забезпечують ефективне розуміння стратегії поведінки в соціальних мережах. Розглянуто переваги та недоліки багатофакторної системи оцінки. Визначено можливі способи інтеграції комбінованої системи оцінки інформаційних елементів користувачем для оптимізації пошукових запитів і фільтрації великих даних.
Посилання
Wasserman S. Social Network Analysis: Methods and Applications (Structural Analysis in the Social Sciences) // Cambridge University Press. − 2012. – 857p.
Kadushin C. Understanding Social Networks: Theories, Concepts, and Findings // Oxford University Press. − 2011. – 264p.
Easley D, Kleinberg J. Networks, Crowds, and Markets // Cambridge University Press. − 2010. – 744p.
Cha M., Haddadi H., Benevenuto F., & Gummadi P. K.. Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy // Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. − 2010. − P. 10-17.
McCulloh I., Armstrong H., Johnson A. Social Network Analysis with Applications // Wiley. − 2013. – 320p.
Tsvetovat M., Kouznetsov A. Social Network Analysis for Startups: Finding Connections on the Social Web // O'Reilly Media. − 2011. – 192p.
Golbeck J. Analyzing the Social Web // Morgan Kaufmann. − 2013. – 290p.
Stieglitz S., Mirbabaie M., Ross B., Neuberger C. Social media analytics – Challenges in topic discovery, data collection, and data preparation // International Journal of Information Management. − 2017. – P. 156-168.
C. Amit, J. Van Hillegersberg. Exploring the Impact of Socio-Technical Core-Periphery Structures in Open Source Software Development, // Journal of Information Technology. − 2010. – P. 216-229.
T. Kesava, G. Mohan Ram. A Novel Sorting Algorithm for Data Analysis // International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. − 2018. – P. 1454-1456.
S. Stieglitz, L. Dang-Xuan, A. Bruns, C. Neuberger. Social Media Analytics – An Interdisciplinary Approach and Its Implications for Information Systems // Business & Information Systems Engineering. – 2014. P. – 89-96.
Yang M., Kiang M., Shang W. Filtering big data from social media – Building an early warning system for adverse drug reaction // Journal of Biomedical Informatics. − 2015. – P. 230-240.
