Details
| Title | Сравнительный анализ моделей эпидемии и клеточного автомата при моделировании распространения информации в социальных сетях // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание. – 2017. – Т. 10, № 3 |
|---|---|
| Creators | Горковенко Дмитрий Константинович |
| Organization | Байкальский государственный университет |
| Imprint | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2017 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Математика ; Исследование операций ; models adaptive-imitative behavior ; genetic algorithms (mathematics) ; модели эпидемий (математика) ; математическое моделирование ; клеточные автоматы (математика) ; распространение информации ; социальные сети ; модели адаптивно-подражательного поведения ; генетические алгоритмы (математика) ; social network ; mathematical modeling ; cellular automata (mathematics) ; dissemination of information ; models of epidemics (mathematics) |
| UDC | 519.8 |
| LBC | 22.18 |
| Document type | Article, report |
| File type | |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18721/JCSTCS.10309 |
| Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\52272 |
| Record create date | 3/29/2018 |
Обоснована актуальность исследования социальных сетей. Получены данные о записях в социальных сетях и количестве просмотров в течение времени. Построен процесс оценки параметров моделей SIR и клеточного автомата. Для оценки параметров применен эволюционный генетический алгоритм. Рассмотрено несколько видов моделей эпидемии и клеточного автомата для описания процесса распространения информации. В отличие от существующих исследований впервые проведены обзор и сравнение обоих типов моделей. Проведено имитационное моделирование процесса распространения информации в социальных сетях. В ходе исследования созданы графики, в которых отражены результаты моделирования. Представлен сравнительный анализ моделей, полученных в процессе подбора параметров. В результате выбрана модель МАПП, как наиболее подходящая при описании процесса распространения информации.
The article substantiates the importance of social network research. We have obtained data about the records in social networks and the number of record views. The process of estimating the parameters of the SIR models and the cellular automaton is constructed. The article considers several types of epidemic models and a cellular automaton for describing the process of information dissemination. We have carried out simulation modeling of the process of information dissemination in social networks. In the course of the study, the graphs reflecting the results of modeling were created. As a result, we have presented the best variant from the models. It is a model of adaptive-imitative behavior that is the most accurate in describing the diffusion of information in social networks.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
Access count: 774
Last 30 days: 20
