?
Анализ профилей сообществ социальных сетей
Системы высокой доступности. 2018. Т. 14. № 3. С. 82–86.
Соколова Т. В., Чеповский А. А.
Рассмотрен подход к формированию профиля пользователя на основе данных из социальных сетей, при котором используют-ся данные как самого пользователя, так и его друзей. Показано, что при анализе друзей применяются алгоритмы выделения сообществ в графах для разбиения множества друзей пользователя на сообщества и группы общения, при этом для каждого сообщества формируется собственный профиль с использованием характеристик пользователей, которые в него входят, и групп в социальной сети, в которых эти пользователи состоят.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
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.
Аванесян Н. Л., Зенькова В. В., Чеповский А. М., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023», 21–23 июня 2023 г., Санкт-Петербург.: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2024. С. 11–17.
На основе импортированных данных мессенджера Telegram проведен психолинг-вистический анализ текстов выделенных сообществ и сравнительный анализ частотных слова-рей. Представленные результаты дают возможность оценить качество разбиения на сообщества, а также проанализировать тексты этих сообществ. Описанная методология имеет практическое применение для задач информационного воздействия ...
Добавлено: 2 декабря 2024 г.
Шалилех С., Social Network Analysis and Mining 2025 Vol. 15212 P. 137–148
Добавлено: 30 ноября 2024 г.
Глобина А. К., Глебова С. В., Конфликтология 2020 Т. 15 № 3 С. 127–148
В статье анализируется структурный сдвиг границ личного и публичного и характерное для подобных периодов усиление конфликтогенного фона. Крайне актуальной является проблема влияния конфликтов в виртуальной среде на эмоциональное и психологическое состояние личности, следствием этого стал активный поиск норм общения в сфере социальных сетей. Основной метод исследования - этическое осмысление реальных ситуаций, что позволяет обнаружить поле ...
Добавлено: 26 октября 2024 г.
Попов В. А., Чеповский А. А., , in: Complex Networks & Their Applications XIII, Proceedings of The Thirteenth International Conference on Complex Networks and Their Applications: COMPLEX NETWORKS 2024 - Volume 3.: Springer, 2025. P. 83–90.
Добавлено: 20 сентября 2024 г.
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.
Аванесян Н. Л., Зенькова В. В., Попов В. А., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского 2023.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2023. С. 285–289.
В работе рассматривается выделение неявных сообществ на графе взаимодействующих объектов, полученном при импорте сети каналов из мессенджера Telegram. Для оценки качества разбиения проведен психолингвистический анализ текстов полученных сообществ, а также выделены закономерности в зависимости от тематической направленности каналов. Представленное сочетание алгоритмического подхода для выделения сообществ и психолингвистического анализа соответствующих текстов имеет практическое применение для задач ...
Добавлено: 3 мая 2024 г.
Шалилех С., Миркин Б. Г., , in: Complex Networks & Their Applications XII: Proceedings of The Twelfth International Conference on Complex Networks and their Applications: COMPLEX NETWORKS 2023, Volume 2.: Springer, 2024. Ch. 15 P. 185–196.
Добавлено: 5 марта 2024 г.
Alina V. Vladimirova, , in: Alternative Paths to Influence: Soft Power and International Politics.: Oxon: Routledge, 2023. Ch. 9 P. 556–571.
Добавлено: 14 февраля 2024 г.
Alina V. Vladimirova, Journal of political power 2022 Vol. 15 No. 3 P. 556–571
Добавлено: 14 февраля 2024 г.
В настоящей работе авторы приводят описание методики статистического анализа текстов Telegram-каналов, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов различных неявных сообществ на естественном языке. Метод предлагается для оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из сети каналов мессенджера ...
Добавлено: 19 июля 2023 г.
Чеповский А. А., Успехи кибернетики 2023 Т. 4 № 1 С. 56–64
В работе рассматриваются текущие и перспективные задачи анализа графов, представляющих сложные сети взаимодействующих объектов. Описаны предметные области, для которых актуальны данные модели, рассматриваются практика, проблемы анализа графов социальных сетей и выделения на них неявных сообществ. Обсуждаются основные алгоритмы выделения сообществ на графах и проблема тестирования качества получаемых разбиений. Автором предложены перспективные, на его взгляд, направления развития данной тематики для ...
Добавлено: 31 марта 2023 г.
Чеповский А. А., , in: The 6th International Conference on Complex Networks and Their Applications. Nov. 29 - Dec. 01, 2017, Lyon (France), Book of abstracts. ISBN 978-2-9557050-2-5.: Springer, 2017. P. 336–340.
Добавлено: 22 марта 2023 г.
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.