Д.В. Ланде, А.О. Снарський
// Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2020. - Т. 22. - N 1. - С. 56-61. |
  
|
|
Запропоновано методику формування, кластеризації і візуалізації так званих кореляційних мереж.
Зв'язки між вузлами таких мереж відповідають значенням кореляцій між векторами
- наборами параметрів, що відповідають цим вузлам. Для побудови мережевих структур для
кожного вузла (тематики) формуються вектори - масиви чисел, що відповідають тематичним
документальним добіркам. Для цього передбачено застосування системи контент-моніторингу
соціальних медіа. Наведений підхід, на відміну від існуючих, має такі переваги як відносно
низька розмірність векторів-параметрів, що відповідають тематикам; незалежність від мови
документів - вектори параметрів визначаються лише запитами до системи контент-моніторингу,
які можуть містити слова, наведені різними мовами; відносна простота реалізації. Наведена
методика може застосовуватися в інформаційно-аналітичних системах різного призначення для
аналізу масивів сутностей без явно виражених зв'язків між ними. Кореляційні мережі можна
розглядати як основу побудови ймовірнісних мереж і застосування технологій нечітких
семантичних мереж для подальшого проведення сценарного аналізу.
Ключові слова: кореляційна мережа, динаміка інформаційних потоків, система контент-моніторингу, візуалізація мережевих структур, кластерний аналіз, модулярність.
|
