Модель сильних та слабких зв’язків користувачів у соціальних мережах
DOI №______
Анотація
Побудовано модель сильних та слабких зв’язків користувачів у соціальних мережах за таких припущень:
1. Сила впливу одного фактора на інший за даним шляхом залежить від довжини цього шляху (тобто кількості ребер у ньому).
2. Чим більше паралельних впливів (за різними шляхами) існує між факторами, тим сильніший вплив між ними.
Метод аналізу впливів ґрунтується на таких припущеннях:
1. Сила впливу одного фактора на інший за даним шляхом залежить від довжини цього шляху (тобто кількості ребер у ньому).
2. Чим більше паралельних впливів (за різними шляхами) існує між факторами, тим сильніше вплив між ними.
Для порівняння різних стратегій визначення впливів користувачів розглядаються різні варіанти оцінної функції. Більш детальні характеристики взаємодії факторів виявлено в процесі використання нечітких когнітивних карт. Розглянуто модель нечіткого когнітивного графа впливів та ваги ребер. Розв’язано такі завдання: отримання прогнозу розвитку ситуації (пряма задача) та знаходження керуючих впливів (зворотна задача).
Ключові слова: модель; метод; аналіз; граф; стратегія; характеристики; вплив; нечітка взаємодія; обчислення; шлях; вершина; ребро; функція; результат; консонанс; змінна; припущення; монотонно; оцінна; сумарний; динамічний; когнитивні карти; множина; приріст; задача; модуль; фактор; транзитивне.
Список використаної літератури
1. Kosko B. Fuzzy cognitive maps // International Journal of Man-Machine Studies, 1986. Vol. 1. P. 65–75.
2. Maruyama M. The Second Cybernetics: Deviation-Amplifing Mutual Causal Processes // Amer. Scientist. 1963. Vol. 51. P. 164–179.
3. URL: http://posp.raai.org/data/posp2005/Kuznetsov/kuznetsov.html.
4. Liu Z.-Q., Zhang J. Y. Interrogating the structure of fuzzy cognitive maps // Soft Computing, 2003.
5. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Москва: Радио и связь, 1982.
6. Поспелов Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Москва: Наука, 1986.
7. Pappis C. P., Adamopulos G. I. A computer algorithm for the solution of the inverse problem of fuzzy systems // Fuzzy Sets and Systems, 1991. V. 39. P. 279–290.
8. Bourke M. M., Fisher D. G. Solution algorithms for fuzzy relation equations with max-product composition. // Fuzzy Sets and Systems 1998. V. 94. P. 61–69.
9. Марковский А. В. О решении нечетких уравнений типа «max-product» в обратных задачах управления и принятия решений // Автоматика и телемеханика, 2004. №9. С. 149–159.
10. Markovskii A. V. On the relation between equations with max-product composition and the covering problem // Fuzzy Sets and Systems, V. 153. Issue 2, 16 July 2005, P. 261–273.
