Журнал «Системы высокой доступности» №4 за 2018 г.
Статья в номере:
Разработка методов автоматического анализа социальных сетей для обеспечения безопасности организации
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j20729472-201804-07
УДК: 004.9
Авторы:

С.С. Мигалин – ассистент, НИУ ВШЭ (Москва)

E-mail: sergey@migalin.ru

М.А. Коврижных – ассистент, НИУ ВШЭ (Москва)

E-mail: makovrizhnykh@gmail.com

А.Б. Лось – к.ф.-м.н., доцент, НИУ ВШЭ (Москва)

E-mail: alos@hse.ru

Аннотация:

Рассмотрены вопросы разработки автоматической системы для анализа пользователей социальных сетей по различным признакам. Предложено алгоритмическое решение, включающее в себя разработку ряда отдельных модулей. Разработанная система протестирована на реальных примерах и может быть рекомендована, в частности, кадровым службам организации и службам безопасности для получения информации о действующих сотрудниках и сотрудниках, принимаемых на работу.

Страницы: 28-31
Список источников
  1. Сумкин К.С., Тараненко Л.О. Анализ страницы пользователя социальной сети «ВКонтакте» // Молодой ученый. 2016. № 12(116). С. 189−194.
  2. Черемисова И.В. Контент-анализ страниц активных пользователей социальной сети «ВКонтакте» // Вестник Волгоградского гос. ун-та. Сер. 11: Естественные науки. 2016. № 2(16). С. 74−803.
  3. Багрецов Г.И., Шиндарев Н.А., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В. Подходы к автоматизации сбора, структурирования и анализа информации о сотрудниках компании на основе данных социальной сети // Труды VII Всерос. научно-практич. конф. «Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии (НСМВИТ-2017)». 2017. С. 9−16.
  4. ВЦИОМ. Пресс-выпуск № 3388 [Электронный ресурс]. URL = https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=116254.
  5. Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В. Экспресс-анализ реплик и метаданных социальных сетей с использованием программных средств автоматизации получения данных // Материалы Всерос. науч. конф. по проблемам информатики СПИСОК-2014. СПб. 23−25 апреля 2014. С. 563−568.
  6. Бурлуцкий В.В. Автоматизированный анализ активностей пользователей социальных сетей для выявления общественной реакции // Вестник Югорского гос. ун-та. 2012. № 3(26). С. 62−65.
  7. Ермакова А.Ю. Разработка методов прогнозирования на примере анализа средств вычислительной техники // Промышленные АСУ и контроллеры. 2017. № 1. С. 28−34.
  8. Donchenko D., Ovchar N., Sadovnikova N., Parygin D., Ather D. Analysis of Comments of Users of Social Networks to Assess the Level of Social Tension // Procedia Computer Science. 2017. V. 119. P. 359−367.
  9. Yakushev A., Mityagin S. Social Networks Mining for Analysis and Modeling Drugs Usage // Procedia Computer Science. 2014. V. 29. P. 2462−2471.
  10. URL = https://github.com/yahoo/open_nsfw.
Дата поступления: 3 августа 2018 г.