<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Застосування методів лінійної алгебри в аналізі соціальних мереж

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглядаються методи лінійної алгебри, що використовуються для аналізу соціальних мереж. Проаналізовано використання матричного, власного векторного та спектрального аналізу для дослідження структури мережі, виявлення спільнот, визначення ключових вузлів та прогнозування динаміки взаємодії. Показано, що лінійна алгебра є потужним інструментом для обробки великих обсягів даних у соціальних мережах, що важливо для соціології, маркетингу та кібербезпеки.
The report discusses the methods of linear algebra used to analyse social networks. The use of matrices, eigenvectors, and spectral analysis to study the network structure, identify communities, identify key nodes, and predict interaction dynamics is analysed. It is shown that linear algebra is a powerful tool for processing large amounts of data in social networks, which is important for sociology, marketing and cybersecurity.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-57-0

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Бартошук Н. Д., Хом'юк І. В. Застосування методів лінійної алгебри в аналізі соціальних мереж // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25180.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Newman M. Networks: An Introduction. – Oxford University Press, 2018.
  2. Leskovec J., Rajaraman A., Ullman J. Mining of Massive Datasets. – Cambridge University Press, 2020.
  3. Strang G. Linear Algebra and Its Applications. – Cengage Learning, 2016.