Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorРыцарев, И.А.
dc.contributor.authorПарингер, Р.А.
dc.contributor.authorКуприянов, А.В.
dc.date2019-05
dc.date.accessioned2025-08-22T12:18:57Z-
dc.date.available2025-08-22T12:18:57Z-
dc.date.issued2019-05
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20190421\75722
dc.identifier.citationРыцарев И.А. Применение метода главных компонент для выявления семантических различий и анализа изменения положения в пространстве при анализе информационного контента сетевых сообществ / Рыцарев И.А., Парингер Р.А., Куприянов А.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. 780-787.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/11236-
dc.description.abstractВ работе мы предлагаем подход к анализу социальных групп и их положения относительно друг друга на основе выявления семантических различий в текстах, представленных в виде частотных словарей. Исходные текстовые данные мы получили путём сбора записей тематических интернет-сообществ. Для сбора записей мы реализовали специализированный программный модуль, позволяющий анализировать и загружать как посты, так и комментарии из интересующих открытых сообществ социальной сети ВКонтакте. Для составления частотного словаря, мы разработали, алгоритм, который учитывает особенности данных, собираемых из социальных сетей. В статье мы предлагаем подход, основанный на использовании методов снижения размерности пространств признаков, для выявления ключевых слов на основе анализа частоты их употребления. Алгоритм, который мы представили, использует метод главных компонент. В результате работы мы показали, что, используя коэффициенты полученного линейного преобразования можно оценить значимость слов. С использованием полученных оценок, мы не только смогли выявить не только ключевые слова, но и составить семантические различия в сообществах социальных сетей, а так же построить графики изменения положения этих групп в пространстве относительно друг друга.
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".
dc.languagerus
dc.publisherНовая техника
dc.titleПрименение метода главных компонент для выявления семантических различий и анализа изменения положения в пространстве при анализе информационного контента сетевых сообществ
dc.title.alternativeAnalysis of components to identify semantic proximity and analyzing changes in position in space in tasks of content analysis of social networks
dc.typeArticle
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-metoda-glavnyh-komponent-dlya-vyyavleniya-semanticheskih-razlichiĭ-i-analiza-izmeneniya-polozheniya-v-prostranstve-pri-analize-informacionnogo-kontenta-setevyh-soobshestv-75722
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-metoda-glavnyh-komponent-dlya-vyyavleniya-semanticheskih-razlichiĭ-i-analiza-izmeneniya-polozheniya-v-prostranstve-pri-analize-informacionnogo-kontenta-setevyh-soobshestv-75722
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
paper98.pdfОсновная статья274.75 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.