Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39486

Назва: The method of trust level of publications hosted in virtual communities
Інші назви: Метод рівня довіри до публікацій, розміщених у віртуальних спільнотах
Автори: Синько, Анна Іванівна
Synko, Anna
Приналежність: Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна
Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine
Бібліографічний опис: Synko A. The method of trust level of publications hosted in virtual communities / Anna Synko // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2022. — Vol 105. — No 1. — P. 68–79.
Bibliographic description: Synko A. (2022) The method of trust level of publications hosted in virtual communities. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 105, no 1, pp. 68-79.
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 1 (105), 2022
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 1 (105), 2022
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Випуск/№ : 1
Том: 105
Дата публікації: 19-кві-2022
Дата подання: 26-січ-2022
Дата внесення: 23-гру-2022
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.01.068
УДК: 004.021
Теми: аналіз даних
парсинг
опрацювання даних
віртуальна спільнота
мето-скоринг
функція ImportXML
data analysis
parsing
data processing
virtual community
score methodology
ImportXML function
Кількість сторінок: 12
Діапазон сторінок: 68-79
Початкова сторінка: 68
Кінцева сторінка: 79
Короткий огляд (реферат): Наведено структуру віртуальних спільнот. Визначено, що спільноти постають гарним джерелом інформації для будь-якої сфери діяльності, але потребують ретельного відбору інформації серед великого об’єму даних для подальшого їх аналізу, класифікації та представлення, адже не все інформаційне наповнення є достовірним та актуальним. Для проведення дослідження відповідно до Закону України «Про інформацію» обрано відкриті спільноти, які містять загальнодоступну інформацію. Маючи таку проблему, запропоновано розробити метод, що надає оцінювання рівня довіри до дописів, які користувачі публікують. Дослідження побудовано базуючись на сучасні техніки аналізу даних. Для формування оцінювання рівня довіри в основу покладено модель скорингу, що надає оцінку у вигляді зваженої суми набору певних характеристик для подальшого прийняття рішення. Оцінка рівня довіри до допису утворюється сумою таких показників: аналіз автора публікації (на основі його особистих даних, інтересів та вподобань), актуальність інформації (відповідно до дати публікування матеріалів), рейтинг повідомлення, який формують інші користувачі спільноти, залишаючи свої реакції. Складність дослідження полягає в тому, що кожне джерело є різнорідним та може містити не весь набір характеристик, що необхідні для проведення розрахунків. Тому наведено таблицю, що відображає наявність показників до спільнот. Для проведення дослідження здійснено парсинг даних згідно з визначеними атрибутами, адже більшість спільнот не мають відкритих готових API. Надалі отриману інформацію приведено в єдину систему підрахунку даних відповідно до природних обмежень від 0 до 1. Після цього обраховано оцінки рівнів довіри та обрано їх представлення у вигляді кругової діаграми, що містить чотири групи оцінок (високий, середній, низький та дуже низький рівні довіри). Публікації з дуже низьким рівнем довіри рекомендовано не враховувати при аналізі інформації. Адже автори таких дописів не надають персональних даних і мають низький користувацький рейтинг у спільноті. Тому заповнення особистого профілю у спільнотах постає важливим для аналізу дописів.
The proposed model of data collection and analysis from thematic virtual communities using known information analysis techniques: scoring and parsing. Open communities were selected for the study, namely their architecture and main components: information content (title, description, posts, topics of the event) and audience (community members). To select relevant, informative, reliable publications, the scoring method is used which reflects the level of trust of the authors of the publication in the form of weighted indicators of a set of certain characteristics. Data collection is a combined approach, as virtual communities are dynamic in the content of the data and their content depends on the actions of the participants. To parse posts from virtual communities, it was decided to use ImportXML function in Microsoft Excel, which allows you to collect data from different sources, and then sample, analyze, and select the presentation of results using other built-in tools of this program.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39486
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1145/2906151
https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.544
https://doi.org/10.18653/v1/D17-1009
https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.660
http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/2657-12
https://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_6
Перелік літератури: 1. Jiang W., Wang G., Bhuiyan Z. A., Wu J. Understanding graph–based trust evaluation in online social networks: Methodologies and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR). Vol. 49. No. 1. 2016. P. 1–35. DOI: https://doi.org/10.1145/2906151
2. Лункіна Т. І., Вельховацька К. О. Методи управління ризиками споживчого кредитування. Молодий вчений. 2015. № 2 (17). С. 157–160.
3. Zhou B., Zhao H., Puig X., Fidler S., Barriuso A., Torralba A. Scene parsing through ade20k dataset. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. P. 633–641. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.544
4. Reddy S., Tackstrom O., Petrov S., Steedman M., Lapata M. Universal semantic parsing. In: Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Copenhagen, Denmark, Association for Computational Linguistics. 2017. P. 89–101. DOI: https://doi.org/10.18653/v1/D17-1009
5. Zhao H., Shi J., Qi X., Wang X., Jia Pyramid scene parsing network. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017. P. 2881–2890. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.660
6. Прилуцький П. В. Сервіс з агрегування платіжних систем. К.: КПІ ім. Ігоря. Сікорського, 2020. 98 с.
7. Брітвін А., Ткачук Р. Парсинг даних з веб сторінок: V Всеукраїн. наук.-практ. конф. молодих учених, студентів та курсантів «Інформаційна безпека та інформаційні технології», ІБІТ-2021 (м. Львів, 26 Листопада.). Львів, 2021. С. 13–14.
8. Phillips, David M. W. Web Scraping with Excel. CreateSpace Independent Publishing Platform. March 6. 2016. P. 62.
9. Безносик O. Ю., Кулик А. В. Автоматизований парсинг бібліографічних посилань: VIII міжнар. наук.-практ. конф. «Комп’ютерне моделювання в хімії та технологіях і системах сталого розвитку», КМХТ-2020. (м. Київ, Травень 19–22.). Київ: КПІ ім. Ігоря. Сікорського, 2020. С. 364–372.
10. Закон України «Про інформацію», Відомості Верховної Ради України. – №2658-XII від 02.10.92 відредагований 02.06.2016. URL: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/2657-12.
11. Трач O. Р. Математичне та програмне забезпечення організації життєвого циклу віртуальних спільнот: див. … канд. техніч. наук / Національний університет «Львівська політехніка». Львів, 2018. С. 172.
12. Fedushko S. Development of a software for computer-linguistic verification of socio-demographic profile of web-community member. Webology. Vol. 11. No. 2. 2014, Article 126.
13. Fedushko S., Mastykash O., Syerov Y., Shilinh A. Model of Search and Analysis of Heterogeneous User Data to Improve the Web Projects Functioning. Advances in Computer Science for Engineering and Education IV. ICCSEEA 2021. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Springer, Cham, vol 83., 2021, pp. 56-74. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_6
14. Fedushko S., Syerov Yu., Skybinskyi O., Shakhovska N., Kunch Z. Efficiency of Using Utility for Username Verification in Online Community Management. Proceedings of the International Workshop on Conflict Management in Global Information Networks (CMiGIN 2019). Lviv. Ukraine. November 29. 2019. CEUR-WS.org, Vol-2588. P. 265–275.
15. Марковець О. В. Математичне та програмне забезпечення організації взаємодії громадян з органами влади в гетерогенних веб-середовищах: див. … канд. техніч. наук / Національний університет «Львівська політехніка». Львів, 2015. C. 144.
References: 1. Jiang W., Wang G., Bhuiyan Z. A., Wu J. Understanding graph–based trust evaluation in online social networks: Methodologies and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR). Vol. 49. No. 1. 2016. P. 1–35. DOI: https://doi.org/10.1145/2906151
2. Lunkina T. I., Velkhovatska K. O. Metody upravlinnia ryzykamy spozhyvchoho kredytuvannia, “Young Scientist”. Vol. 2 (17). 2015. P. 157–160. [In Ukrainian].
3. Zhou B., Zhao H., Puig X., Fidler S., Barriuso A., Torralba A. Scene parsing through ade20k dataset. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. P. 633–641. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.544
4. Reddy S., Tackstrom O., Petrov S., Steedman M., Lapata M. Universal semantic parsing. In: Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Copenhagen, Denmark, Association for Computational Linguistics. 2017. P. 89–101. DOI: https://doi.org/10.18653/v1/D17-1009
5. Zhao H., Shi J., Qi X., Wang X., Jia J. Pyramid scene parsing network. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. P. 2881–2890. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.660
6. Prylutskyi P. V., Servis z ahrehuvannia platizhnykh system. Kyiv: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2020. 98 p. [In Ukrainian].
7. Britvin A., Tkachuk R. Parsynh danykh z veb storinok. V All-Ukrainian scientific-practical conference of young scientists, students and cadets “Cybersecurity and Information Technology”. CIT 2021. Lviv. November 26. 2021. P. 13–14. [In Ukrainian].
8. Phillips David M.W., Web Scraping with Excel. CreateSpace Independent Publishing Platform. March 6. 2016. P. 62.
9. Beznosyk O., Kulyk O. Automatized parsing of bibliographic references. The 8th International Scientific and Practical Conference “Computer Modeling in Chemistry, Technologies and Systems of Sustainable Development – ChTCTST-2020”. Kyiv: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2020. May 19–22. P. 364–372. [In Ukrainian].
10. Zakon Ukrainy “Pro informatsiiu”, Information of the Verkhovna Rada of Ukraine. № 2658-XII from 02.10.92 edited by 02.06.2016. URL: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/2657-12. [In Ukrainian].
11. Trach O. R. Mathematical support and software for organization of the life cycle of virtual communities: Thesis for a Ph.D degree, Lviv Polytechnic National University, Ministry of Education and Science of Ukraine. Lviv. 2018. P. 172. [In Ukrainian].
12. Fedushko S. Development of a software for computer-linguistic verification of socio-demographic profile of web-community member. Webology. Vol. 11. No. 2. 2014. Article 126.
13. Fedushko S., Mastykash O., Syerov Y., Shilinh A. Model of Search and Analysis of Heterogeneous User Data to Improve the Web Projects Functioning. Advances in Computer Science for Engineering and Education IV. ICCSEEA 2021. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Springer, Cham. Vol 83. 2021. P. 56–74. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80472-5_6
14. Fedushko S., Syerov Yu., Skybinskyi O., Shakhovska N., Kunch Z. Efficiency of Using Utility for Username Verification in Online Community Management. Proceedings of the International Workshop on Conflict Management in Global Information Networks (CMiGIN 2019), Lviv, Ukraine, November 29, 2019. CEUR-WS.org, Vol-2588. P. 265–275.
15. Markovets O. V. Mathematical and software of interaction of citizens with authorities in heterogeneous web environments: Thesis for a Ph.D degree, Lviv Polytechnic National University, Ministry of Education and Science of Ukraine. Lviv. 2015. P. 144. [In Ukrainian].
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2022, № 1 (105)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.