Цель статьи: разработка методов анализа графа взаимодействующих объектов на основе выделения неявных сообществ с целью решения задач поиска близости профилей и обмена, распространения информации между объектами. Метод: импорт данных из социальных сетей с последующим построением взвешенного графа на основе выбранных атрибутов и весовой функции, соответствующей исходной задаче; выделение сообществ на построенном взвешенном графе и сравнение получаемых разбиений с результатами классических алгоритмов. Полученный результат: разработаны и реализованы алгоритмы построения графа и импорта атрибутов пользователей, созданы соответствующие весовые функции, сконструированы структуры хранения данных, исследован и имплементирован алгоритм Louvain для взвешенных графов с учетом используемых структур данных, добавлены дополнительные гиперпараметры, повышающие качество разбиения графа на неявные сообщества пользователей. На примере социальной сети ВКонтакте построены специальные алгоритмы прохода по базе данных, программно-аппаратный комплекс применен на реальных данных, произведено сравнение результатов работы с классическими алгоритмами выделения сообществ.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.