Отрывок: Для этого был реализован модуль обработки json-response. Данный модуль с помощью технологии MapReduce производит структуризацию путем компоновки и исключения служебных и не представляющих практический интерес данных. Третьей задачей стал непосредственно анализ собранных данных. Первым исследованием стало построение «облака тэгов» для каждого из трех месяцев отдельно. Результаты исследования вы можете видеть на рисунках 1, 2 и 3 соответственно. Рисунок 1...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorРыцарев, И.А.-
dc.contributor.authorКуприянов, А.В.-
dc.contributor.authorКирш, Д.В.-
dc.contributor.authorRytsarev, I.A.-
dc.contributor.authorKupriyanov, A.V.-
dc.contributor.authorKirsh, D.V.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:39:38-
dc.date.available2019-04-22 11:39:38-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190421\75717ru
dc.identifier.citationРыцарев И.А. Исследование и анализ сообщений пользователей социальных сетей с использованием технологии BigData / Рыцарев И.А., Куприянов А.В., Кирш Д.В. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 748-752.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Issledovanie-i-analiz-soobsheniĭ-polzovateleĭ-socialnyh-seteĭ-s-ispolzovaniem-tehnologii-BigData-75717-
dc.description.abstractНастоящая работа посвящена проходившему в городе Самара с 15 июня по 15 июля 2018 года Чемпионату мира по футболу. В рамках работы был организован многопоточный сбор в режиме реального времени, фильтрация и обработка сообщений пользователей социальной сети Twitter в пределах города-организатора и его окрестностей в период с 15 мая по 15 августа 2018 года. Затем было проведено исследование текстов сообщений пользователей на предмет популярности тематик и построения «облака слов». Вторым исследованием стало построение диаграммы динамики количества сообщений на разных языках. В рамках работы были реализованы модули сбора, фильтрации и обработки данных с использованием технологии BigData.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при частичной поддержке Федерального агентства научных организаций (соглашение No 007-ГЗ/Ч3363/26); Министерства образования и науки РФ в рамках реализации мероприятий Программы повышения конкурентоспособности Самарского Университета среди ведущих мировых научно-образовательных центров на 2013–2020 годы; грантов РФФИ No 16- 41-630761, No 17-01-00972, No 18-37-00418; в рамках госзадания по теме No 0026-2018-0102 "Оптоинформационные технологии получения и обработки гиперспектральных данных".ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleИсследование и анализ сообщений пользователей социальных сетей с использованием технологии BigDataru
dc.title.alternativeResearch and analysis of messages of users of social networks using BigData technologyru
dc.typeArticleru
dc.textpartДля этого был реализован модуль обработки json-response. Данный модуль с помощью технологии MapReduce производит структуризацию путем компоновки и исключения служебных и не представляющих практический интерес данных. Третьей задачей стал непосредственно анализ собранных данных. Первым исследованием стало построение «облака тэгов» для каждого из трех месяцев отдельно. Результаты исследования вы можете видеть на рисунках 1, 2 и 3 соответственно. Рисунок 1...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper93.pdfОсновная статья321.53 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.