Выдержка из работы:
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы выпускной квалификационной работы обусловлена возрастающей сложностью процессов управления в градостроительном комплексе, где необходимо оперативно выявлять и минимизировать потенциальные риски и угрозы. В условиях динамичного развития городов, увеличения масштабов строительства и ужесточения экологических и социальных требований важно обеспечить своевременное принятие управленческих решений на основе достоверных данных.
…………………………………………………..
1 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ
1.1 Анализ существующих решений
Технический прогресс и развитие вычислительных возможностей сделали реальностью масштабные проекты социальных сетей, объединивших людей по всему миру. Эта революция не только удовлетворила коммуникационные потребности населения, но и открыла новую главу в исследовании данных [1]. Ежедневно пользователи через компьютеры и мобильные устройства генерируют колоссальные объемы разнообразного контента - от текстов до изображений и аудиозаписей - в социальных медиа, мессенджерах и почтовых службах. Данный информационный поток представляет собой бесценный материал для применения технологий искусственного интеллекта, аналитики больших данных, построения прогностических моделей и глубинного анализа.
Анализ структуры и динамики групп, потоков сообщений, а также исследование вычислительной сложности телекоммуникационных социальных сетей представляют собой ключевые аспекты в данной области. Кластеризация пользователей по однородным признакам действий стала основополагающей проблемой в SNA (social network analysis) [2]. Это направление решает широкий спектр задач: от практического применения в маркетинге и торговле до обеспечения безопасности и технологического совершенствования социальных платформ.
Практические задачи требуют знаний, которые можно получить через анализ сообществ. Их структура, взаимодействия и эволюция представляют особую ценность. Сети в социальном пространстве выступают одновременно в двух ролях: они создают одни типы данных и потребляют другие. Масштаб этого обмена выходит за рамки простого текста или аудио, включая компактные форматы вроде пиктограмм и лайков. Выявление сообществ — лишь начальный этап; важно также понимать их внутреннюю организацию и то, как они контактируют с иными группами. Отслеживание жизненного цикла сообщества от появления до трансформации открывает доступ к ценным инсайтам.
Рассмотрим сферу аналитики социальных медиа и данные, помогающие в ней разобраться. Структура социальных платформ включает пользователей, обменивающихся контентом и формирующих тематические группы по интересам. Представление таких сложных взаимосвязей требует детального объяснения. Графическое отображение сети (рис. 1.2) демонстрирует базовую модель, где пользователи выступают узлами, а их взаимодействия — связующими элементами. Эта концептуальная структура позволяет визуализировать коммуникационные процессы внутри цифровых сообществ.
Рисунок 1 Простейший вариант графического представления социальной сети
В контексте анализа социальных сетей используются специфические термины: клики, диады, мосты, меры на уровне пути и сети, показатели центральности, края, отношения, связи и узлы [4, 5]. Создание графического представления социальной сети (GSN) основывается на двух фундаментальных элементах: отношениях, выраженных через сообщения (связи), и самих пользователях (узлах). Сообщения в такой структуре могут содержать гиперссылки, ведущие как к другим сообщениям внутри сети, так и к внешним веб-ресурсам, которые, в свою очередь, образуют собственную сеть взаимных ссылок.
В процессе коммуникации между участниками обычно учитываются определенные взаимосвязи. Существуют две категории связей: с направлением и без него. Ненаправленные отношения можно проиллюстрировать примером группового членства: если А состоит в одной группе с Б, то и Б неизбежно находится в той же группе с А. Аналогично функционирует дружба в социальных сетях – когда два пользователя дружат, их связь симметрична и не имеет ориентации. В таких случаях отношения равнозначны для обеих сторон, в отличие от направленных связей, где важен вектор взаимодействия.
В сетевом анализе важность узла определяется рядом параметров, объединенных понятием "центральность". Эти показатели помогают оценить влияние отдельного элемента на всю структуру сети [6]. Связь между узлами характеризуется числом сообщений, что отражается в весе соединяющего их ребра. Количественным выражением связности узла служит его степень — число соединений с другими элементами. Для измерения эффективности взаимодействия используется параметр "близость", который указывает на среднее количество шагов, необходимых узлу для установления контакта с любым другим элементом сетевой структуры.
Рассматривая структуру сети, можно выделить несколько ключевых характеристик. Плотность сети определяется соотношением фактического количества связей к максимально возможному числу соединений. Иллюстрируя это понятие на примере рис. 1, где присутствуют узлы A, В и Г, наблюдаем плотность 2/3 – из трех возможных соединений реализованы только два.
Количество узлов в сети, независимо от числа соединений между ними, определяет её размер. Так, сеть с тремя узлами A, Б и В имеет размер 3, при этом количество ребер не влияет на данный параметр.
…………………………………………………..
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. ГОСТ 2.601-2006. Единая система конструкторской документации. Эксплуатационные документы
2. ГОСТ 24.104-85. Автоматизированные системы управления: Общие требования
3. ГОСТ 3.11.09-82 Система технологической документации. Термины и определения основных понятий
4. ГОСТ 34.003-90 Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения
5. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Автоматизированные системы. Стадии создания
6. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010 Информационная технология. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств;
7. Авдошин А.А., Песоцкая Е.В.: Информатизация бизнеса. Управление рисками, - М., ДМК-Пресс, 2019 г., 176 с.
8. Жадаев А.А: PHP для начинающих, - Москва, Издательство: Питер, 2020 г., 288 стр.
…………………………………………………..