Применение моделей кластеризации социальных сетей в бизнесе

Развитие информационных технологий уже упростило коммуникацию между людьми, и этот процесс не собирается останавливаться. Ежедневно каждый из нас контактирует с огромным количеством людей, прямо или косвенно. Взаимодействия между людьми образуют социальную сеть. В настоящее время под этим понятием почти всегда понимается платформа в сети интернет, хотя этот термин охватывает гораздо больше случаев взаимодействия людей в обществе. Анализ социальных сетей может рассказать многое о характеристиках ее элементов, а также об их взаимодействии с другими элементами этой сети. Кластеризация графа социальной сети может быть использована различными компаниями для определения кластеров клиентов и их характеристик для более таргетированного предоставления услуг или продажи товаров. Это один из самых эффективных способов получения информации о клиентах, требующий только определенной вычислительной мощности и относительно малого количества времени. Однако, пока отсутствует понимание того, какой алгоритм оптимальнее всего использовать в том или ином случае, что вынуждает исследователей применять неэффективные алгоритмы или тратить время на сравнение эффективности различных подходов к кластеризации. Данное исследование ставит перед собой целью разработку рекомендаций по выбору алгоритмов рекомендаций в зависимости от типа задачи, стоящей перед исследователем. Результаты работы включают в себя обзор существующих методов кластеризации, выделенные классы задач, с которыми приходится сталкиваться в реальной жизни, а также рекомендации по выбору алгоритмов в том или ином случае, выработанные на основе их характеристик. Также, данные рекомендации были практически проверены на реальной задаче из бизнеса, с полным описанием необходимости решения этой задачи, процесса анализа социальной сети, а также его результатов и их интерпретации.