РОЗРОБКА НЕЯСНИХ КРИТЕРІЇВ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЗНАЧЕННЯ СКЛАДЕНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ПРО СОЦІАЛЬНИЙ ПРОФІЛЬ
Анотація
Наведено результати розробки нечітких критеріїв для визначення значущості складової інформації соціального профілю. Моделювання було проведено з використанням технології OSINT - технології легального отримання і використання інформації з відкритих джерел. В результаті досліджень були підібрані параметри, що впливають на значимість окремих характеристик соціального профілю, і визначені їх характеристичні функції. В ході виконання завдання соціального профілювання проводилася обробка інформації різного ступеня структурованості. При цьому були використані наступні моделі даних: мережева - для зберігання даних кінцевого соціального профілю, і подання їх у вигляді графів; реляційна - для зберігання інформаційної карти соціального профілю; постреляційна і NoSQL - для зберігання неструктурованих вихідних даних і динамічного контенту, в тому числі мультимедійного. Концептуальну модель представлення даних соціальних профілів можливо розширити і привести у відповідність з комплексною і математичною моделями цифрового соціального середовища. Надалі, необхідно розкрити елементи і взаємозв'язок чотирьох базових категорій інфологічної моделі представлення результатів соціального профілювання. Отримана нова модель нечіткого коефіцієнта значущості параметрів соціального профілю, відмінністю якої є можливість обліку як формалізованих об'єктивних, так і суб'єктивних показників, що важко інтерпретуються, для оцінки вихідної інформації СП. Перевагою використання критерію значущості перед залученням експертів є менші часові витрати на аналіз великих обсягів даних при збереженні рівня об'єктивності оцінювання. Наступним кроком є перехід до розгляду різноманіття елементів цифрового соціального середовища.
Ключові слова
Посилання
Буслов П.В., Зоренко Д.С., Рябуха Ю.М Використання технологій OSINT для отримання пошукової інформації: практичний порадник. Х.: ІПЮК для СБ України, 2021. - 28 с.
Graph-basedintelligence-analysis [Електронний ре-сурс] – Режим доступу до ресурсу: https:// linkurio.us/blog/graph-based-intelligence-analy sis/.
Tiwari G. Chapter 1: NoSQL: What It Is and Why You Need it > Definition and Introduction, Professional NoSQL, Packt Publishing, 2011. - 384 p.
Бодров И. Сильные и слабые стороны NoSQL. Корпоративный журнал компании "Инфосистемы Джет" [Електронний ресурс] / И. Бодров – Режим доступу до ресурсу: http: //www.jetinfo.ru/stati/silnye-i-slabye-storony-nosql.
Robinson, I., Webber, J. & Eifrem, E. Graph Databases, O’Reilly Media, 2013. - 178 p.
Apache HBase ™ Reference Guide [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http: //hbase.apache.org/book.html#faq.
Introduction to Views // Apache CouchDB 2.2 Documentation. [Електронний ресурс] – Ре-жим доступу до ресурсу: http://docs.couchdb. org/en/stable/ddocs/views/intro.html.
Hows, D., Membrey, P., Plugge, E. & Hawkins, T., The Definitive Guide to MongoDB: A complete guide to dealing with Big Data using MongoDB, Third Edition, Apress, 2015. - 376 с.
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
ISSN 2410-7840 (Online), ISSN 2221-5212 (Print)
Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства - Некомерційна - Без похідних творів 3.0 Неадаптована
