Реєстраційний номер
2126U002422, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Тези
Назва роботи
Аналіз соціальних джерел для виявлення прихованих спільнот і трендів
Автор
Бондаренко І. О.
Магденко А. Р.
Mahdenko A.
Bondarenko I.
Mahdenko A.
Bondarenko I.
Дата публікації
01-01-2026
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50457
Видання
Вінницький національний технічний університет
Опис
У тезах представлено комплексне дослідження методів аналізу соціальних мереж (Social Network Analysis, SNA) для виявлення прихованих спільнот і виявлення трендів. Розглянуто сучасні алгоритмічні підходи до детекції спільнот (структурні, стохастичні та методи оптимізації модульності), методи вивчення тимчасової динаміки мереж і алгоритми для виявлення трендів у текстових потоках соціальних платформ (методи тематичного моделювання, ембеддинги слів, трансформери та алгоритми виявлення аномалій). Проведено аналіз переваг і обмежень основних підходів, описано експериментальні сценарії для оцінки якості детекції (модульність, NMI, ARI) та підходи до синтезу даних і боротьби з шумом і ботами. Представлено результати порівняння класичних і сучасних алгоритмів (Girvan–Newman, Louvain/Leiden, спектральні методи, динамічні підходи) у контексті соціально-мовних даних, а також запропоновано методологію комбінованого підходу: графова детекція спільнот у поєднанні з семантичним кластеруванням (LDA/BERTopic/transformer-ембеддинги) для поліпшення виявлення "прихованих" спільнот і раннього виявлення трендів. Практична частина містить рекомендації щодо вибору інструментів, вимог до даних та процедур валідації для застосування в дослідженнях та прикладних системах моніторингу.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-03
