Аналітична система для соціальної мережі

Abstract

Соціальні мережі стали феноменом 21 століття, збільшивши розмаїття соціальної взаємодії та створивши додаткові можливості для комерції в різних сферах життя. За незначних витрат – девайс та доступ до мережі Інтернет, соціальні мережі надають багато способів представлення власних думок, досягнень, знань, послуг чи товарів на широкий огляд. Такий спосіб комунікації вимагає значних ресурсів у власників соцмереж – потужні сервера, призначені обробляти величезний потік запитів, зберігати масиви різної інформації та оперативно представляти результати. Щоб забезпечувати такі, на перший погляд прості, але неймовірно масштабні процеси важливо безперервно вдосконалювати системи в цілому та запроваджувати все нові функції для збереження конкурентоспроможності. Для розвитку та вдосконалення соціальних мереж застосовуються різноманітні технології. Соцмережі отримують дуже великі об’єми різних даних, отже представляють собою перспективне джерело актуальних даних. Наприклад, створення та реалізація інтелектуальних алгоритмів підбору контенту спростила пошук публікацій для стрічки новин. Дані алгоритми засновані на аналізі зазначених вподобань, переглянутого контенту та пошукових запитів конкретного користувача. Але з популярністю соцмереж, продовжують рости масиви накопичених даних, що можуть бути використані для аналізу, а отже туди потрапляє все більше неякісних даних. Тому, з часом, з'явився попит на спеціалізовані мережі, що могли б забезпечувати схожий функціонал, але містити менше розмаїття інформації, щоб забезпечило більшу чистоту даних. Актуальність дослідження полягає у визначені технологій, що користуються попитом в соцмережі сфері ІТ, спрощуючи вибір напрямків навчання початківцям та допомагаючи визначити інструменти для роботи спеціалістам. Об’єктом дослідження виступають дописи користувачів в розробленій соціальній мережі. Предмет – аналітична система дописів для визначення та прогнозування популярності технологій ІТ. Мета дослідження полягає в застосуванні технологій OLAP та Data Mining (DM) для аналізу контенту в розроблюваній соціальній мережі. Завдання дослідження: • реалізувати систему аналізу контенту соціальної мережі використовуючи технології OLAP та DM; • проаналізувати отримані результати від системи та зробити висновки щодо ефективності застосування даних технологій в сфері соціальних мереж. Методи дослідження: OLAP та DM. Наукова новизна дослідження полягає в застосування технологій React.js, Redux, SASS для розробки та застосування OLAP та DM для дослідження даних в сфері соціальних мереж професійного спрямування для прогнозування популярності різних напрямків в ІТ. Пояснювальна записка містить чотири основні розділи, висновки та перелік використаних джерел. Перший розділ містить системний аналіз, що описує особливості предметної області та поставлені задачі програмного забезпечення. Наступний розділ демонструє процес створення об’єктно-орієнтованої моделей. Третій розділ представляє два головні етапи розробки – інформаційне та програмне забезпечення системи. В четвертому розділі наведені результати роботи інтелектуальних структур та аналіз ефективності їх використання.