Поиск экспертов в корпоративной социальной сети.

Выпускная квалификационная работа посвящена задаче поиска экспертов – выделения в некотором профессиональном сообществе участников, обладающих сравнительно более высоким уровнем владения теми или иными знаниями или навыками. В данной работе рассмотрен поиск экспертов в корпоративной социальной сети – интранет-портале компании, внедряемом для повышения скорости и целостности коммуникаций; построения удобной единой базы знаний; повышения управляемости, скорости исполнения и трансформации процессов. Так как ценность корпоративной социальной сети для её пользователей повышается с ростом системы, успех внедрения подобных систем напрямую зависит от степени вовлеченности пользователей, т.е. регулярности, интенсивности и разнообразия использования системы. В данной работе поиск экспертов осуществлен с целью повышение вовлеченности пользователей. Поиск экспертов основан на анализе данных о действиях пользователей в корпоративной социальной сети производственной компании нефтегазового сектора экономики. Эксперты характеризуются признаками, отражающими их активность в различных модулях системы, регулярность деятельности и вовлеченность в сеть коммуникаций. Поиск и типизация экспертов осуществлены с помощью алгоритмов кластеризации (иерархической и k-means) на основе характеристик пользователей в каждом месяце. В результате для каждого пользователя был получен путь эксперта – последовательность переходов из кластера в кластер на протяжении периода активности в системе. Возможные сферы применения результатов поиска экспертов включают в себя: 1) поиск наиболее активных экспертов, привлечение их к деятельности по вовлечению новых пользователей, совместной разработке требований по улучшению функционала; 2) создание «умных подсказок-рекомендаций», ориентированных на предложение пользователю функционала, интересного для его экспертной группы 3) поиск функционала, требующего внимания: наиболее востребованного функционала, с которого пользователи чаще всего начинают знакомство с системой, или проблемного функционала, при знакомстве с которым пользователи испытывают трудности.