background preloader

SNA (Social Network Analisys)

Facebook Twitter

Извлечение информации. Извлечение информации (англ. information extraction) — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.

Извлечение информации (англ. information extraction) — в области обработки естественного языка, это разновидность информационного поиска, при которой из неструктурированного машинно-читаемого текста (то есть электронных документов) выделяется некая структурированная информация, то есть категоризированные, семантически значимые данные по какой-либо проблеме или вопросу. – karaboz

Извлечение информации является разновидностью информационного поиска, связанного с обработкой текста на естественном языке.

Извлечение информации

Примером извлечения информации может быть поиск деловых визитов — формально это записывается так: НанеслиВизит(Компания-Кто, Компания-Кому, ДатаВизита), — из новостных лент, таких как: «Вчера, 1 апреля 2007 года, представители корпорации Пепелац Интернэшнл посетили офис компании Гравицап Продакшнз». Главная цель такого преобразования — возможность анализа изначально «хаотичной» информации с помощью стандартных методов обработки данных.[1] Более узкой целью может служить, например, задача выявить логические закономерности в описанных в тексте событиях.[2] Типичные подзадачи извлечения информации: Примечания[править | править исходный текст] Иноязычные. Data mining. Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Раскопка данных (англ. Data Mining) или, что тоже самое, обнаружение знаний в базах данных (англ. Knowledge Discovery in Databases) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. – karaboz

Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году[1][2][3].

Data mining

Английское словосочетание «Data Mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания[4]: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а, также, интеллектуальный анализ данных[5][6][7]. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (англ. knowledge discovering in databases, KDD).

Введение[править | править исходный текст] Исторический экскурс[править | править исходный текст] Постановка задачи[править | править исходный текст] Что означает «скрытые знания»? Инструменты для социальных сетей - № 04, 2008. История существования корпораций в западном мире охватывает уже пять столетий, за это время они добились колоссальных успехов в производстве материальных благ, однако в роли создателей социального ландшафта корпорации выступают всего одно столетие.

При помощи различных методов вычисляется производительность сети: проверяется способность транслировать информацию от одного актера (acter, участник сети) к другому, а также способность сети сохранять свою целостность в случае удаления одного или более ее участников. Также в ходе сетевого анализа выявляется местоположение актеров внутри сети — это необходимо для понимания их роли в сети. Выделяют три типа актеров сети: «связные», «брокеры», «пограничники». – karaboz

Многие социологи называют ХХ век веком организаций, и тем не менее вопросом о том, что управляет внутренней жизнью организации, исследователи стали заниматься только с середины прошлого столетия.

Инструменты для социальных сетей - № 04, 2008

Так возникло новое направление в социологии? — социальные сети, позволяющее математически обосновать положение человека в социальном пространстве. Социальные сети Термин «социальные сети» сегодня все чаще используется в социологии? С математической точки зрения социальная сеть представляет собой граф, вершинами которого являются люди или группы людей, а ребрами? Зададимся вопросом, как происходит управление внутренней жизнью организации? Пограничники представляют немалый интерес для исследователей социальной сети? Инструменты Enronic.

На очереди — анализ социальных сетей.

Интервью с представителем компания SAS, имеющей в своем портфеле решения Social Network Analisys (SNA) для телекоммуникационной и банковской отраслей. Главнй вопрос: "Для чего нужен SNA?". Основной главный ответ: "Для понимания того, как организовать вирусный маркетинг или для выявления мошенничества" – karaboz

SPSS. SPSS Statistics (аббревиатура англ.

Это программное обеспечение применялось компнаией UsabilityLab, которой было поручено проанализировать социальную сети Imhonet.ru - для выявления проблем и дальнейшего редизайна проекта – karaboz

«Statistical Package for the Social Sciences» — «статистический пакет для социальных наук») — компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках.

SPSS

Между 2009 и 2010 название программного обеспечения SPSS было изменено на PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics[1]. 28 июля 2009 компания объявила, что она была приобретена компанией IBM за 1,2 млрд долл. США[2]. По состоянию на январь 2010 года компания стала называться «SPSS: An IBM Company». По мнению некоторых авторов, SPSS «занимает ведущее положение среди программ, предназначенных для статистической обработки информации»[3]. История[править | править исходный текст] Норман Най, Хедли Халл и Дейл Бент разработали первую версию системы в 1968 году, затем этот пакет развивался в рамках Чикагского университета.

А.