Измерение информационного влияния

Разработанный метод измерения информационного влияния между пользователями в социальных сетях с ориентированными связями и преобладанием текстового содержимого показан на примере Twitter.

Основой метода является модель, учитывающая такие индикаторы информационного влияния, как близость интересов пользователей, количество оригинальных сообщений и цитирований, опубликованных пользователем под влиянием других пользователей, близость пользователей в социальном графе, а также факт нахождения пользователей в одних и тех же сообществах.

Кроме того, разработанный метод обладает низкой вычислительной сложностью и имеет распределённую реализацию на основе фреймворка Apache Spark, позволяющую обрабатывать графы социальных сетей с популяцией свыше 1 миллиарда пользователей.

Предложенный метод может применяться в системах социальной рекомендации, а также для поиска тематических экспертов и знаменитостей, обладающих значительным информационным влиянием на конкретного пользователя либо в масштабе всей сети.

Одной из доминирующих тенденций развития социальных сетей как социокультурного феномена является более глубокое понимание особенностей социального поведения человека и, как следствие, создание новых средств для самовыражения, а также обмена информацией и опытом.

Разумно ожидать дальнейшего расширения пользовательской модели и функционала социальных сетей, что приведёт к появлению новых типов данных в виде объектов и связей социального графа и, как следствие, возможности более эффективно решать задачи, связанные с обработкой персональной информации.

Узнай цену консультации

"Да забей ты на эти дипломы и экзамены!” (дворник Кузьмич)