Модель пошуку співтовариств в соціальній мережі
DOI:
https://doi.org/10.18372/2225-5036.26.14668Ключові слова:
мережа, безпека, граф, структура, співтовариства, моделювання, алгоритм, вершиниАнотація
Анотація. З метою забезпечення безперебійного функціонування соціальної мережі з великою кількістю абонентів її доцільно поділити на підмережі. Поділ на підмережі забезпечить якісний контроль трафіку та інших параметрів, у тому числі параметрів безпеки. Перша причина розбиття мережі на підмережі полягає в тому, щоб не отримати величезний broadcast домен. Другою важливою причиною поділу мережі на підмережі є забезпечення певного рівня безпеки. Третя причина – виявлення співтовариств у мережі. Визначено необхідність створення моделі, в якій граф генерується випадковим чином із заданими параметрами для внутрішніх і зовнішніх зв'язків між вершинами, а спільноти покладаються непересічними. Запропоновано метод виділення структури спільнот на основі методу максимальної правдоподібності, і на його основі описано чисельний алгоритм випадкового пошуку. Графи, що представляють реальні соціальні та комунікаційні мережі, швидко змінюються, при цьому ефективним інструментом їх вивчення являються випадкові графи. Важливим завданням є виявлення структури спільнот в мережах. В умовах великої розмірності мереж особливо актуальними є наближені методи, які дозволяють за обмежений час знаходити рішення, близьке до оптимального. Для вирішення такої проблеми пропонується створення моделі виділення структури спільнот на основі методу максимальної правдоподібності, і на його основі опис чисельного алгоритму випадкового пошуку таких спільнот. Досліджено поведінку цільової функції.
Посилання
В. Ахрамович, "Ідентифікація й аутенти-фікація, керування доступом", Сучасний захист інфо-рмації, К.:ДУТ, №4, С. 47-51, 2016.
В. Ахрамович., В. Чегренець, "Уразливості та способи захисту бездротових мереж. Тенденції розвитку конвергентних мереж: рішення пост - NGN, 4G и 5G", ІI Міжнародна науково-практична конферен-ція, 17-18 листопада 2016 року: тези доп., К., С. 163-166, 2016.
В. Ахрамович., В. Чегренець, Інформаційна безпека [практикум], К.: ДУТ, 2017, 396 с.
В. Чегренец, В. Ахрамович, Н. Руденко, "Хмарні технології та можливості використання в комп’ютерних телекомунікаційних системах", Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв’ язку, №2 (42), С. 121-129, 2016.
K. Avrachenkov, A. Kondratev, V. Mazalov, "Cooperative Game Theory approaches for network partitioning", Computing and Combinatorics. Eds. by Y. Cao, J. Chen. COCOON, 2017, LNCS, 2017, vol. 10392, pp. 591–603.
J. Copic, M. Jackson, A. Kirman, "Identifying community structures from network data via maximum likelihood methods", The B. E. Journal of Theoretical Economics, vol. 9, iss. 1, pp. 1935–1704, 2009.
M. Jackson, Social and economic networks. Princeton, Princeton University Press, 2010, 520 p.
R. Kaur, S. Singh, "A survey of data mining and social network analysis based anomaly detection techniques", Egypt Inf. Journal, vol. 17(2), pp. 199–216, 2016.
M. Newman, M. Girvan, "Finding and evaluating community structure in networks", Physical Review E, vol. 69(2), pp. 26-53, 2004.
M. Meila, J. Shi, "A Random Walks View of spectral segmentation", Proceedings of AISTATS, pp. 1–6, 2001.
R. Myerson, "Graphs and cooperation in games", Math. Oper. Res., vol. 2, pp. 225–229, 1977.
