Прогнозування поведінки об’єктів соціальних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФаріонова Т. А.
dc.contributor.authorІвченко Ірина
dc.contributor.authorIvchenko Iryna
dc.date.accessioned2025-01-30T11:31:23Z
dc.date.available2025-01-30T11:31:23Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionІвченко, І. Ю. Прогнозування поведінки об’єктів соціальних мереж = Forecasting the behavior of social media objects : магістерська робота ; спец. 124 ''Системний аналіз'' / І. Ю. Івченко ; наук. кер. Т. А. Фаріонова. – Миколаїв : НУК, 2024. – 124 с.
dc.description.abstractУ магістерській кваліфікаційній роботі досліджено та розроблено задачу прогнозування поведінки об’єктів соціальних мереж із використанням математичної прогнозної моделі. Основну увагу приділено аналізу інформаційних потоків у соціальних мережах, моделюванню задачі прогнозування та розробці інформаційно-аналітичної системи, що базується на прогнозній нейромережі. У роботі проведено аналіз методів прогнозування поведінки об'єктів соціально-економічних систем. Розроблено математичну модель прогнозування на основі рекурентної нейронної мережі. Створено інформаційну систему для аналізу та прогнозування даних із соціальних мереж. Розроблено веб-додаток із зручним інтерфейсом для візуалізації прогнозів і роботи з даними. Система успішно протестована, досягнуто висока точність прогнозування (99,76%) кількості репостів контенту за допомогою нейронних мереж. Наукова новизна роботи полягає в розробці методу прогнозування поведінки об’єктів соціальних мереж із врахуванням стохастичного характеру даних і екзогенних факторів. Практична значущість: розроблена система може використовуватися у сферах маркетингу, бізнес-аналітики, досліджень споживчої поведінки, розробки контент-стратегій, а також у соціальних дослідженнях. Робота складається з 124 сторінок, містить 30 рисунків, 17 таблиць, 2 додатка, список використаних джерел з 35 найменувань.
dc.description.abstract1In the master's qualification thesis, the task of forecasting the behavior of social network objects using a mathematical predictive model was studied and developed. The main focus was on analyzing information flows in social networks, modeling the forecasting task, and developing an information-analytical system based on a predictive neural network. The study includes an analysis of forecasting methods for the behavior of objects in socio-economic systems. A mathematical forecasting model based on a recurrent neural network was developed. An information system for analyzing and forecasting data from social networks was created. Additionally, a web application with a user-friendly interface for visualizing forecasts and working with data was developed. The system was successfully tested, achieving a high forecasting accuracy of 99.76% for content repost counts using neural networks. The scientific novelty of the work lies in the development of a method for forecasting the behavior of social network objects, taking into account the stochastic nature of the data and exogenous factors. The practical significance is that the developed system can be used in areas such as marketing, business analytics, consumer behavior research, content strategy development, and social studies. The thesis consists of 116 pages, includes 30 figures, 17 tables, 2 appendices, and a list of 35 references.
dc.description.provenanceSubmitted by Альона Павленко (aliona.pavlenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T00:27:51Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Івченко І.Ю_диплом_.pdf: 56879205 bytes, checksum: 944552d896016bdc72f9237dc25d0f89 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга(olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T11:25:53Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга(olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T11:30:50Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга(olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2025-01-30T11:31:23Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-01-30T11:31:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ivchenko_magister.pdf: 56879205 bytes, checksum: 944552d896016bdc72f9237dc25d0f89 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9708
dc.language.isouk
dc.subjectсоціальні мережі
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectмузичні тренди
dc.subjectрепости
dc.subjectінформаційна система
dc.subject124 ''Системний аналіз''
dc.subjectsocial networks
dc.subjectforecasting
dc.subjectneural networks
dc.subjectmusic trends
dc.subjectreposts
dc.subjectinformation system
dc.titleПрогнозування поведінки об’єктів соціальних мереж
dc.title.alternativeForecasting the behavior of social media objects
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ivchenko_magister.pdf
Розмір:
54.24 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІУСтаТ)
124 "Системний аналіз"