Определение классов состояний динамической социальной сети по трафикам ее мониторинга
Рассматривается задача определения классов состояний динамической социальной сети. Предложен автоматический подход, основанный на использовании модели динамического графа и метода иерархической агломеративной кластеризации его состояний. Ряд экспериментов на наборе данных MIT Reality Mining показ...
Збережено в:
| Дата: | 2013 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2013
|
| Назва видання: | Искусственный интеллект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85084 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Определение классов состояний динамической социальной сети по трафикам ее мониторинга / О.О. Савельев, А.И. Шевченко // Искусственный интеллект. — 2013. — № 4. — С. 476–487. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Рассматривается задача определения классов состояний динамической социальной сети. Предложен
автоматический подход, основанный на использовании модели динамического графа и метода
иерархической агломеративной кластеризации его состояний. Ряд экспериментов на наборе данных
MIT Reality Mining показал корректность подхода и достаточное качество решения задачи. |
|---|