РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Данная работа описывает процесс проектирования, разработку программного решения, которые нацелены на вычисления основных метрик для создания прогноза распространения информации в социальной сети. В данной работе представлены этапы разработки приложения: проектирование базы данных на основе PostgreSQL и реализация программы на языки высокого уровня Python.

Данная программа может использоваться для внедрения в специальные приложения, которые нацелены на составление прогнозов. Пользователь сможет оценить свою аудиторию в социальной сети, выявить ключевые метрики и на основе полученных данных спрогнозировать распространение информации. 

Работа содержит введение, три главы, заключение, библиографический список и приложения.

В первой главе рассматривается анализ предметной области, во второй главе проектирование приложения и в третьей реализация. 

Работа содержит 79 листов A4.

АННОТАЦИЯ 2

ВВЕДЕНИЕ 7

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 9

1.1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕТОДОВ ИЗУЧЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ 9

1.2 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ 15

ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ 18

2.1 СБОР ИНФОРМАЦИИ ИЗ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ 18

2.2 ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА ПОЛУЧЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ 19

2.3 ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ 19

2.4 ОПИСАНИЕ ВЫБОРА НЕЙРОННОЙ СЕТИ 22

2.5 ОПИСАНИЕ ГРАФА 23

2.6 ДИАГРАММА ПРЕЦЕДЕНТОВ 24

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ 33

3.1 СБОР ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА 33

3.1.1 Создание микросервиса в Docker 33

3.1.2 Хранение данных в базе данных 37

3.1.3 Обзор VK API 38

3.2 ОБЩИЙ АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ 40

3.3 ПОСТРОЕНИЕ ВРЕМЕННОГО РЯДА 42

3.4 СРАВНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ 46

3.5 АНАЛИЗ ГРАФА ДРУЗЕЙ 49

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59

5. Библиографический список

1. Шмойлова Р.А Общая теория статистики: Учебник. – М: Финансы и статистика, 2002 (дата обращения 10.11.2021)

2. StatSoft Электронный учебник по статистике. URL:

3. Loginom Аналитическая платформа. URL:

4. Артманов Н.В, Ивин Е.А, Курбацкий А.Н, Фантаццини Д. Введение в анализ временных рядов, 2021

5. Loginom Аналитическая платформа. URL:

6. Jason Brownlee, A Gentle introduction to autocorrelation and partial autocorrelation, 2017 (дата обращения 09.09.2021) 

7. Галанов А.Э, Селюкова Г.П Нейронные сети и нейронные технологии, 2019 (дата обращения 11.09.2021) 

8. Милованов М, Игумнов Е Выбор функции потерь для задачи построения нейронных сетей, 2021 (дата обращения 12.12.2021)

9. University of Naples Federico II, Via Claudio 21, Naples, A survey about community detection over On-line Social and Heterogeneous Information Networks Vincenzo Moscato, Giancarlo Sperl, Italy Department of Electrical Engineering and Information Technology (DIETI), (дата обращения 13.01.2022)

10. J.C. Mitchell, Social Networks in Urban Situations, Analyses of Personal Relationships in Central African Towns, Manchester University Press, (дата обращения 13.01.2022)

всего 25 источников