Архитектура для непрерывного извлечения знаний из социальных сетей

2022

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7182/bulmathenu.2022/3.3
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Социальные сети уже давно играют неотъемлемую роль в повседневной жизни людей. Вся наша жизнь в реальном мире фиксируется и в цифровом пространстве. Cоциальные медиа и взаимодействующие с ними сети стали местом огромных возможностей для анализа данных. Их влияние на повседневную жизнь охватывает такие разные области, как цифровой маркетинг, анализ общественного мнения, мониторинг политической ситуации и уведомления о стихийных бедствиях. Любая задача обработки такого большого потока данных нуждается в целостной архитектуре, которая будет соответствовать анализируемому ресурсу. В представленной работе мы поставили перед собой задачу создать высоконагруженную, отказоустойчивую, масштабируемую систему для извлечения и обработки данных из различных социальных сетей и анализа данных в реальном времени. Решением выступает архитектура в виде комплекса модулей. Модули имеют свои особенности в зависимости от выполняемой работы, от сбора текстовых данных до непосредственной обработки и извлечения знаний.