Socialinių tinklų analizė naudojant grafų teoriją
Butkevičiūtė, Dovilė |
Baigiamajame magistro darbe atlikta socialinių tinklų analizė naudojant grafų teoriją. Apžvelgta socialinių tinklų analizės literatūra ir trumpai aprašyta socialinių tinklų kaip atskiros mokslo šakos raida. Darbe pristatyta populiariausia grafinė duomenų bazė Neo4j, naudojama tokio tipo duomenims saugoti ir atvaizduoti. Taip pat aprašytos dažniausiai naudojamos grafo charakteristikos socialinių tinklų analizės kontekste. Praktinėje dalyje ištirtas nuasmenintas Facebook socialinio tinklo vartotojų egotinklas. Atliktas tinklo klasterizavimas briaunų tarpiškumo ir etikečių plitimo metodais, atliktas metodų ir gautų rezultatų palyginimas. Taip pat pritaikytas grafo spalvinimo uždavinys, o jo rezultatai panaudoti žmonių susodinimo prie staliukų problemai spręsti. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, literatūros apžvalga, teorinė dalis, praktinė dalis, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis: 46 p. teksto be priedų, 20 paveikslai, 12 lentelės, 33 šaltiniai. Priedai pateikti darbo pabaigoje.
In this master's thesis, an analysis of social networks using graph theory is performed. Literature on social network analysis is reviewed and the development of social network analysis as a field is briefly discussed. The most popular database for storing and representing graph data, Neo4j, is introduced. Also, the most commonly used graph properties in the context of social network analysis are described. In the practical section, an anonymised ego network of users from the Facebook social network is analysed. Clustering is performed on this network using the edge betweenness and label propagation methods, and the methods and their results are compared. Lastly, graph coloring is performed and the results are used to solve a problem of seating arrangement. Structure: introduction, literature review, methods, results, conclusions, references.Thesis consists of: 46 p. text without appendixes, 20 pictures, 12 tables, 33 bibliographical entries.Appendices included.