ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІЛЕРДЕГІ ҚАУЫМДАСТЫҚТАР МЕН БЕЛСЕНДІ ҚОЛДАНУШЫЛАРДЫ АНЫҚТАУ

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32014/2026.2518-1726.449
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.