Д.В. Ланде, А.О. Снарський
// Ре╓страц╕я, збер╕гання ╕ обробка даних, 2020. - Т. 22. - N 1. - С. 56-61. |
  
|
|
Запропоновано методику формування, кластеризац╕╖ ╕ в╕зуал╕зац╕╖ так званих кореляц╕йних мереж.
Зв'язки м╕ж вузлами таких мереж в╕дпов╕дають значенням кореляц╕й м╕ж векторами
- наборами параметр╕в, що в╕дпов╕дають цим вузлам. Для побудови мережевих структур для
кожного вузла (тематики) формуються вектори - масиви чисел, що в╕дпов╕дають тематичним
документальним доб╕ркам. Для цього передбачено застосування системи контент-мон╕торингу
соц╕альних мед╕а. Наведений п╕дх╕д, на в╕дм╕ну в╕д ╕снуючих, ма╓ так╕ переваги як в╕дносно
низька розм╕рн╕сть вектор╕в-параметр╕в, що в╕дпов╕дають тематикам; незалежн╕сть в╕д мови
документ╕в - вектори параметр╕в визначаються лише запитами до системи контент-мон╕торингу,
як╕ можуть м╕стити слова, наведен╕ р╕зними мовами; в╕дносна простота реал╕зац╕╖. Наведена
методика може застосовуватися в ╕нформац╕йно-анал╕тичних системах р╕зного призначення для
анал╕зу масив╕в сутностей без явно виражених зв'язк╕в м╕ж ними. Кореляц╕йн╕ мереж╕ можна
розглядати як основу побудови ймов╕рн╕сних мереж ╕ застосування технолог╕й неч╕тких
семантичних мереж для подальшого проведення сценарного анал╕зу.
Ключов╕ слова: кореляц╕йна мережа, динам╕ка ╕нформац╕йних поток╕в, система контент-мон╕торингу, в╕зуал╕зац╕я мережевих структур, кластерний анал╕з, модулярн╕сть.
|
