Исследование механизмов формирования агентно-информационных кластеров в социальной сети

Диссертация посвящена исследованию механизмов формирования агентно-информационных кластеров в социальной сети на примере задачи сегментации пользователей с учетом критерия влиятельности. Рассмотрены основные характеристики данных, генерируемых социальными сетями (больших данных), и метрики, характеризующие влиятельность узлов сети (центральность по посредничеству, по близости, собственного вектора, по степени). Проведен обзор алгоритмов построения сообществ, базирующихся на теории социальных сетей, а также методов кластеризации, основанных на машинном обучении. Представлены метрики оценки качества сегментации. Проведен анализ технологического инструментария. В отдельной главе приводятся результаты тестирования методов, выбранных на основании проведенного анализа, на тестовом наборе данных. Описаны ограничения применимости алгоритмов и возможные проблемы при реализации алгоритмов в области анализа социальных сетей. Оценка эффективности проведена с помощью модели распространения эпидемии SIR. Работа может представлять интерес как для научного сообщества, так и специалистов, решающих маркетинговые задачи.