ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

К. И. Пахомова, А. Л. Белова "Исследование содержания публикаций сообществ в социальных сетях с помощью анализа формальных понятий"

Аннотация.

В настоящий момент анализ формальных понятий (АФП) служит эффективным инструментом структурирования и анализа данных. Данный математический аппарат основывается на прикладной теории алгебраических решеток. Достоинствами АФП являются широкие возможности интерпретации результатов, в том числе, благодаря их визуализации с помощью диаграмм (Хассе). Универсальность подхода позволяет применять его для решения разного рода задач. В статье описан подход к построению диаграммы решетки формальных понятий на основе данных, полученных из публикаций тематических групп социальных сетей. Такой подход позволяет анализировать тематику публикаций, выявлять закономерности между их множествами и ключевыми словами.

Ключевые слова: социальная сеть, анализ формальных понятий, алгебраическая решетка, семантический анализ, частотность слов.

Стр. 14-20.

DOI 10.14357/20718594200402

Литература

1. Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н. Анализ социальных сетей: методы и приложения // Труды института системного программирования. 2014. С. 439–456.
2. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 1999.
3. Davey B.A., Priestley H.A. Introduction to Lattices and Order. Cambridge: Cambridge University Press. 2002.
4. Климушкин М., Четвериков Д. Исследование американских политических блогов на основе формального анализа понятий // Новосибирск. РИЦ прайс-курьер. 2009.
5. Игнатов Д. И. Анализ формальных понятий: от теории к практике // Анализ изображений, сетей и текстов // М. Национальный открытый университет. ИНТУИТ. 2012.
6. Kuznetsov S.O., Poelmans J. Knowledge representation and processing with formal concept analysis. Wiley Inter-disciplinary Reviews, Data Mining Knowledge Discovery. 2013. Vol. 3. P. 200–215.
7. Ferré S., Huchard M., Kaytoue M., Kuznetsov S.O., Napoli A. Formal concept analysis: From knowledge discovery to knowledge processing, in P. Marquis, H. Parde, O. Papini, Eds., A Guided Tour of Artificial Intelligence Research, Springer. 2020. Vol. 2. P. 411–445.
8. Jones K. S. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation - MCB University: MCB University Press. 2004. Vol. 60. No. 5. P. 493–502.
9. Ignatov D.I., Kuznetsov S.O., Poelmans J., Zhukov L.E. Can triconcepts become triclusters? International Journal of General Systems. 2013. Vol. 42. P. 572–593.
10. Кузнецов С.О. Автоматическое обучение на основе анализа формальных понятий // Автоматика и телемеханика. 2001. №10. C. 3–27.
11. Medina J., Pakhomova K., Ramirez-Poussa E. Recom-mendation Solution for a Locate-Based Social Network via Formal Concept Analysis. Trends in Mathematics and Computational Intelligence. Studies in Computational Intelligence. Springer. Cham. 2019. Vol.796. P. 131–138.
12. Medina J., Pakhomova K., Ramirez-Poussa E. Interpreting and analyzing a location-based social network by fuzzy formal contexts. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). 2018. P. 1–6.
13. Cordero P. et al. Knowledge discovery in social networks by using a logic-based treatment of implications. Knowledge-Based Syst. Elsevier B.V. 2015. Vol. 87. P. 16–25.
14. Кузнецов С.О. О некоторых вопросах анализа понятий // Научно-техническая информация . 1999. С. 57–61.
15. Ignatov, D.I.,Kuznetsov, S.O., Poelmans J. Concept-Based Biclustering for Internet Advertisement. ICDM Work-shops 2012. 2012. P.123–130.
16. Kuznetsov S.O. Galois Connections in Data Analysis: Contributions from the Soviet Era and Modern Russian Research. In: B. Ganter, G. Stumme, R. Wille, Eds., Formal Concept Analysis: Foundations and Applications, Lecture Notes in Artificial Intelligence (Springer), State-of-the Art Ser. 2005. Vol. 3626. P. 196–225.