Спасибо Вам за работу!
Информация о работе
Подробнее о работе
Алгоритм формирования команд на основе социально-сетевого анализа
- 60 страниц
- 2023 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Предметом исследования: применение алгоритма формирования команд на основе социально-сетевого анализа.
Цель работы: применить алгоритм формирования команд на данных о лайках участников группы на посты для привлечения клиентов на услуги центра детского отдыха.
Задачи:
изучить теоретические основы социально-сетевого анализа;
изучить методы формирования команд;
собрать данные из VK API;
применить метод Лувена для формирования команд;
визуализировать граф;
интерпретировать результаты;
привлечь клиентов, используя полученные знания.
Список сокращений 3
Введение 4
1 Теоретические аспекты социально-сетевого анализа 7
1.1 Введение в теорию графов 7
1.2 Анализ социальных сетей как область исследования 12
1.3 Существующие алгоритмы социально-сетевого анализа 17
1.4 Изучение существующих алгоритмов формирования команд 19
2 Применение алгоритма формирования команд на основе социально-сетевого анализа 22
2.1 Постановка задачи 22
2.2 Исследование и сравнение целевой аудитории центра детского отдыха и школы 25
2.3 Сбор данных из VK API 32
2.4 Выбор алгоритма формирования команд 34
2.5 Применение метода лувена для формирования команд 36
2.6 Визуализация графа 38
3. Интерпретация полученных результатов возможностями среды Power BI 40
3.1 Предобработка данных в редакторе Power Query 40
3.2 Выявление характеристик выделенных сообществ 42
3.3 Построение облака слов 46
3.4 Запуск и оценка результатов рекламной кампании 49
Заключение 52
Список источников 54
В первой части работы рассматриваются теоретические аспекты социально-сетевого анализа. Мы ознакомимся с теорией графов и анализом социальных сетей как областью исследования. Далее рассмотрим существующие алгоритмы социально-сетевого анализа и затем подробно изучим алгоритмы формирования команд.
Во второй части работы поставим задачу на привлечение клиентов в центр детского отдыха, предварительно рассмотрев существующие отделы и бизнес-процессы в них. Далее исследуем и сравним целевую аудиторию центра детского отдыха и школы, которая находится в том же районе, что и центр, после этого соберем данные с помощью VK API для дальнейшего анализа. Затем выберем алгоритм формирования команд и применим его, создав с помощью языка Python визуализацию в виде графа.
В третьей части работы нам необходимо интерпретировать полученные результаты возможностями среды Power BI. Для этого нам необходимо предобработать данные в редакторе Power Query. Затем выявим характеристики выделенных сообществ и построим для каждого из них облако слов. После этого запустим и оценим работу рекламной компании
1. Boxplot: Box Plots. – Текст: электронный // RDocumentation: [сайт]. – URL: https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/versions/3.6.2/topics/boxplot (дата обращения: 11.05.2023).
2. Community API. – Текст: электронный // Community detection for NetworkX’s documentation: [сайт]. – URL: https://python-louvain.readthedocs.io/en/latest/api.html (дата обращения: 04.05.2023).
3. Community detection for NetworkX’s documentation. – Текст: электронный: [сайт]. – URL: https://python-louvain.readthedocs.io/en/latest/index.html?highlight=networkx#community-detection-for-networkx-s-documentation (дата обращения: 08.05.2023).
4. DATESBETWEEN function. – Текст: электронный // Microsoft Learn: [сайт]. – 2022. – 21 июня. – URL: https://learn.microsoft.com/en-us/dax/datesbetween-function-dax (дата обращения: 09.05.2023).
5. NLTK: Natural Language Toolkit. – Текст: электронный // NLTK Project: [сайт]. – 2023. – 2 января. – URL: https://www.nltk.org/ (дата обращения: 02.05.2023).
6. Quick start guide – Matplotlib. – Текст: электронный // Matplotlib documentation: [сайт]. – 2012 – 2023. – URL: https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/quick_start.html (дата обращения: 05.05.2023).
7. Анализ социальных сетей. – Текст: электронный // Центр аналитической поддержки принятия решений: [сайт]. – URL: https://anr.hse.ru/consult/sna/ (дата обращения: 22.04.2023).
8. Батура Т. В. Методы анализа компьютерных социальных сетей / Т. В. Батура. – Текст: электронный // ResearchGate: [сайт]. – 2012. – URL: https://www.researchgate.net/publication/313366297_Metody_analiza_komputernyh_socialnyh_setej#:~:text=%D0%94%D0%BB%D1%8F%20%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20%D0%BF%D1%80%D0%B8,%D0%B4
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
