Elements of nonlinear analysis of information streams
The methods of nonlinear dynamics to apply for analysis of time series corresponding to information streams on the Internet are considered. The information stream consists of documents published on the Internet during some time and related to a certain topic. If one gathers such documents with time...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | rus |
| Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/126538 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Репозитарії
Data Recording, Storage & Processing| id |
drspiprikievua-article-126538 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
drspiprikievua-article-1265382019-12-28T07:57:24Z Elements of nonlinear analysis of information streams Элементы нелинейного анализа информационных потоков Елементи нелінійного аналізу інформаційних потоків Lande, D. V. Hraivoronska, A. M. information streams time series nonlinear dynamics correlation analysis fractal analysis forecasting информационные потоки временные ряды нелинейная динамика корреляционный анализ фрактальный анализ прогнозирование інформаційні потоки часові ряди нелінійна динаміка кореляційний аналіз фрактальний аналіз прогнозування The methods of nonlinear dynamics to apply for analysis of time series corresponding to information streams on the Internet are considered. The information stream consists of documents published on the Internet during some time and related to a certain topic. If one gathers such documents with time stamps, then it is possible to define the time series as the amounts of documents published in short periods and analyze how these amounts vary over time.In the main, the methods discussed are based on correlation, fractal, multifractal, wavelet, and Fourier analysis. The article is dedicated to a detailed description of these approaches and interconnections among them. For instance, correlation is a concept of particular importance and a basis for many techniques. On the other hand, information processes are often self-similar; therefore, fractal and multifractal analysis can provide insights into structure and properties of such processes. The methods and corresponding algorithms presented can be used for detecting key points in the dynamic of information processes; identifying periodicity, anomaly, self-similarity, and correlations; forecasting various information processes. The methods discussed can form the basis for detecting information attacks, campaigns, operations, and wars. Рассмотрены методы нелинейной динамики, которые применяются для анализа временных рядов, соответствующих информационным потокам в сети Интернет. Большинство из этих методов базируются на корреляционном, фрактальном, мулътифракталъном, вейвлет- и Фуръе-анализе. Детально описаны особенности этих методов, их взаимосвязь. Представленные методы и соответствующие алгоритмы могут быть использованы для выявления особенностей в динамике развития информационных процессов, выявления периодичностей, аномалий, свойств самоподобия, а также взаимной коррелированности и прогнозирования развития различных информационных процессов. Представленные методы могут быть рассмотрены как основа для выявления информационных атак, кампаний, операций, войн. Розглянуто методи нелінійної динаміки, які застосовуються для аналізу часових рядів, що відповідають інформаційним потокам у мережі Інтернет. Більшість із цих методів базуються на кореляційному, фрактальному, мультифрактальному, вейвлет- і Фур’є-аналізі. Детально описано особливості цих методів, їхній взаємозв’язок. Представлені методи та відповідні алгоритми можуть використовуватися для виявлення особливостей у динаміці розвитку інформаційних процесів, виявлення періодичності, аномалій, властивостей самоподібності, а також взаємної корельованості тапрогнозування розвитку різних інформаційних процесів. Представлені методи можуть розглядатись як основа для виявлення інформаційних атак, кампаній, операцій, війн. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2017-10-03 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/126538 10.35681/1560-9189.2017.19.3.126538 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 19 No. 3 (2017); 13–33 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 19 № 3 (2017); 13–33 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 19 № 3 (2017); 13–33 1560-9189 rus http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/126538/121502 Авторське право (c) 2021 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| institution |
Data Recording, Storage & Processing |
| collection |
OJS |
| language |
rus |
| topic |
information streams time series nonlinear dynamics correlation analysis fractal analysis forecasting информационные потоки временные ряды нелинейная динамика корреляционный анализ фрактальный анализ прогнозирование інформаційні потоки часові ряди нелінійна динаміка кореляційний аналіз фрактальний аналіз прогнозування |
| spellingShingle |
information streams time series nonlinear dynamics correlation analysis fractal analysis forecasting информационные потоки временные ряды нелинейная динамика корреляционный анализ фрактальный анализ прогнозирование інформаційні потоки часові ряди нелінійна динаміка кореляційний аналіз фрактальний аналіз прогнозування Lande, D. V. Hraivoronska, A. M. Elements of nonlinear analysis of information streams |
| topic_facet |
information streams time series nonlinear dynamics correlation analysis fractal analysis forecasting информационные потоки временные ряды нелинейная динамика корреляционный анализ фрактальный анализ прогнозирование інформаційні потоки часові ряди нелінійна динаміка кореляційний аналіз фрактальний аналіз прогнозування |
| format |
Article |
| author |
Lande, D. V. Hraivoronska, A. M. |
| author_facet |
Lande, D. V. Hraivoronska, A. M. |
| author_sort |
Lande, D. V. |
| title |
Elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_short |
Elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_full |
Elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_fullStr |
Elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_full_unstemmed |
Elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_sort |
elements of nonlinear analysis of information streams |
| title_alt |
Элементы нелинейного анализа информационных потоков Елементи нелінійного аналізу інформаційних потоків |
| description |
The methods of nonlinear dynamics to apply for analysis of time series corresponding to information streams on the Internet are considered. The information stream consists of documents published on the Internet during some time and related to a certain topic. If one gathers such documents with time stamps, then it is possible to define the time series as the amounts of documents published in short periods and analyze how these amounts vary over time.In the main, the methods discussed are based on correlation, fractal, multifractal, wavelet, and Fourier analysis. The article is dedicated to a detailed description of these approaches and interconnections among them. For instance, correlation is a concept of particular importance and a basis for many techniques. On the other hand, information processes are often self-similar; therefore, fractal and multifractal analysis can provide insights into structure and properties of such processes. The methods and corresponding algorithms presented can be used for detecting key points in the dynamic of information processes; identifying periodicity, anomaly, self-similarity, and correlations; forecasting various information processes. The methods discussed can form the basis for detecting information attacks, campaigns, operations, and wars. |
| publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| publishDate |
2017 |
| url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/126538 |
| work_keys_str_mv |
AT landedv elementsofnonlinearanalysisofinformationstreams AT hraivoronskaam elementsofnonlinearanalysisofinformationstreams AT landedv élementynelinejnogoanalizainformacionnyhpotokov AT hraivoronskaam élementynelinejnogoanalizainformacionnyhpotokov AT landedv elementinelíníjnogoanalízuínformacíjnihpotokív AT hraivoronskaam elementinelíníjnogoanalízuínformacíjnihpotokív |
| first_indexed |
2024-04-21T19:33:48Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:33:48Z |
| _version_ |
1796974081414791168 |