ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІЛЕРДЕГІ ҚАУЫМДАСТЫҚТАР МЕН БЕЛСЕНДІ ҚОЛДАНУШЫЛАРДЫ АНЫҚТАУ

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32014/2026.2518-1726.449
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мақалада әлеуметтік желілердегі қауымдастықтарды, желі пайдаланушылары арасындағы байланыстарды және белсенді пайдаланушыларды анықтауға мүмкіндік беретін әлеуметтік желілерді талдау әдісі қарастырылған. Әлеуметтік желілер пайдаланушылар туралы ақпаратты бір ортада қарауға, қажетті адамдармен байланыс орнатуға және ақпарат алмасуға мүмкіндік береді. Зерттеуде әлеуметтік желілердегі белсенді пайдаланушылар мен қауымдастықтарды анықтауға арналған рейтингтік талдау мен Хэмминг метрикасына негізделген гибридті әдіс ұсынылады. Ұсынылған әдіс екі кезеңнен тұрады. Бірінші кезеңде белсенді пайдаланушылар желідегі байланыстылық деңгейіне негізделген рейтингтік критерий бойынша анықталады. Екінші кезеңде пайдаланушылар профильдерінің ұқсастығы Хэмминг қашықтығының көмегімен бағаланады. Ортақ көршілер негізінде пайдаланушылардың бинарлық құрылымдық профильдері қалыптастырылады. Әдісте екі шекті параметр қолданылады: бірінші параметр пайдаланушының белсенділік деңгейін, ал екіншісі пайдаланушылар профильдерінің ұқсастық дәрежесін анықтайды. Екінші шекті параметр зерттелген графтың модульділік мәндерін салыстыру негізінде таңдалды. Әдісті тексеру үшін Facebook Social Circles деректер жиынынан 200 пайдаланушы мен 1 072 әлеуметтік байланыстан тұратын іріктеме пайдаланылды. Зерттеу нәтижелері Girvan–Newman және Louvain қауымдастықтарды анықтау алгоритмдерінің нәтижелерімен салыстырылды. Салыстыру барысында анықталған қауымдастықтар саны, модульділік және орындалу уақыты бағаланды. Ұсынылған Rating–Hamming тәсілі 18 қауымдастықты анықтап, орындалу уақыты 0,118 с болған кезде 0,18745 модульділік мәніне қол жеткізді. Нәтижелер ұсынылған тәсілдің Girvan– Newman әдісімен салыстырғанда есептеу тұрғысынан тиімдірек екенін және белсенді пайдаланушыларды анықтау мен құрылымдық ұқсастықты талдауды біртұтас механизмде біріктіретінін көрсетті. Алынған нәтижелер осы зерттеуде қарастырылған Facebook әлеуметтік желісінің графымен шектеледі. Параметрлерді таңдау және әдістің тиімділігін бағалау бір граф негізінде жүргізілгендіктен, нәтижелерді басқа деректер жиынтықтарына жалпылау мүмкіндігі шектеулі. Зерттеу аясында параметрлердің сезімталдығына қосымша талдау жүргізілген жоқ.