Сравнение моделей информационного воздействия в сети Telegram-каналов

?

Сравнение моделей информационного воздействия в сети Telegram-каналов

С. 272–274.

В работе рассматриваются модели построения графа взаимодействующих объектов для сети информационного воздействия Telegram-каналов, в основе которых лежит функция подсчета весов ребер. Для 12 весовых функций приведены сравнения на 15 наборах данных, полученных при импорте из Telegram. Для сравнения весовых функций найдены степенные законы, наиболее приближающие эмпирические распределения полученных весов вершин, оценивается качество полученного приближения. По итогам сделаны выводы о наиболее подходящей весовой функции для построения графа и анализа сети Telegram-каналов в контексте изучения сложных сетей.

Язык: русский

Текст на другом сайте

В книге

Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Москва, 2024

М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2024.

Подход к классификации Telegram-каналов

Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2025 № 4(68) С. 73–83

Цель исследования: разработка метода определения цифрового профиля Telegram-каналов в сетях информационного взаимодействия и процедуры классификации каналов на основе выделенного цифрового профиля. Метод исследования: метод исследования включает следующие этапы: построение графа взаимодействующих объектов на основании импортированных из сети Telegram данных, определение цифровых профилей вершин на основании их атрибутивных данных и свойств графа, кластеризация вершин на основании выделенных ...

Добавлено: 6 сентября 2025 г.

О моделях построения графа взаимодействующих объектов в сети Telegram-каналов

Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2024 № 3(61) С. 105–112

Цель исследования: сравнение широкого набора различных моделей построения графов взаимодействующих объектов в сети публичных Telegram-каналов с целью выявления среди них наиболее подходящих, при которых полученный граф наиболее близок к безмасштабным сетям. Метод исследования: для построенных взвешенных графов в рамках каждой из рассматриваемых моделей находятся степенные законы, наиболее приближающие эмпирические распределения полученных весов вершин, после чего оценивается ...

Добавлено: 5 июня 2024 г.

Об особенностях построения и анализа графов взаимодействующих объектов в сети Telegram-каналов

Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2023 № 1(53) С. 75–81

Цель исследования: поиск методики для построения и анализа графа взаимодействующих объектов в сети Telegram-каналов, включая подсчет психолингвистических характеристик текстов. Такая методика позволяет проводить классификацию групп каналов и оценивать их информационное воздействие на пользователей. Метод исследования: для построения взвешенного графа в процессе импорта данных применяется (U, M ,R) - модель. Далее на полученном графе применяется метод Галактик для выделения ...

Добавлено: 6 марта 2023 г.

Выделение неявных пересекающихся сообществ на графе взаимодействия Telegram-каналов с помощью «метода Галактик»

Попов В. А., Чеповский А. А., Труды Института системного анализа Российской академии наук 2022 Т. 72 № 4 С. 39–50

В работе представлен «метод Галактик» для выделения неявных сообществ на графе взаимодействующих объектов, полученном при импорте сети каналов из мессенджера Telegram. Данный метод основан на последовательном выделении пересекающихся сообществ на исходном взвешенном графе, дальнейшем построении нового графа, в котором вершинами являются выделенные на первом шаге сообщества, называемые авторами «метавершинами». Взвешенные ребра нового графа между «метавершинами» ...

Добавлено: 30 октября 2022 г.