Научный журнал
Международный журнал экспериментального образования

ISSN 2618–7159
ИФ РИНЦ = 0,440

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СОЦИАЛЬНЫХ КОММУНИКАЦИЯХ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСАХ, ИХ ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ

Рунков Я.К. 1
1 ФГБОУ ВО «Московский государственный университет информационных технологий радиотехники и электроники»
1. Атепалихин М.С. Социальные сети в Интернет как средство массовой коммуникации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.researchgate.net/publication/215558141. – (Дата обращения: 18.10.2015).
2. Воронкин А.С. Социальные сети: эволюция, структура, анализ // Образовательные технологии и общество – 2014 – №1 – С.650.
3. Социальные сети [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.mysety.com/vk.com. – (Дата обращения: 28.10.2015).
4. Internet World Stats [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.internetworldstats.com/stats4.htm. – (Дата обращения: 28.10.2015).

В последние годы, с развитием интернета, все более актуальными становятся вопросы влияния сетевых ресурсов на развитие личности человека. Данная проблема очень комплексна и многогранна, поэтому ее не возможно единовременно рассмотреть во всех ее проявлениях.

Особое место в Интернете занимают социальные сети. С каждым годом, именно их популярность возрастает. Согласно ресурсу[4], общее количество пользователей Интернета в России по состоянию на июль 2014 года достигло 87,5 миллионов. А в самой популярной в России социальной сети «В контакте» с момента создания, зарегистрировалось более 100 млн. пользователей[3].

Социальной сетью является реализованная в Интернете возможность удаленного взаимодействия людей с целью обмена информацией, как правило ярко выраженной тематической направленности [1]. Другими словами, социальную сеть можно назвать социальной структурой, состоящей из группы узлов, которыми являются социальные объекты (люди, сообщества, организации и т.д.) и связей между ними (социальными взаимоотношениями). Иной смысл социальной сети заключается в объединении людей по общим интересам, работе, увлечениям, знакомствам и другим возможным причинам непосредственного общения между собой [2].

Важной отличительной чертой нейронных сетей является то, что принцип их действия сильно отличается от классических методов решения задач прогнозирования, классификации и управления. Нейронная сеть – это система, состоящая из многих простых вычислительных элементов, работающих параллельно, функция которых определяется структурой сети, силой взаимосвязанных связей, а вычисления производятся в самих элементах или узлах. Нейронная сеть – это набор нейронов, определенным образом связанный между собой.

Таким образом, возможно наблюдать структурное сходство социальных сетей с нейронными. В качестве нейронов можно рассматривать отдельно взятых пользователей. Таким образом, нейронные сети могут успешно применяться в социальных сетях. Так на основе сбора данных полученных с наиболее посещаемых пользователем групп, можно спрогнозировать и предложить пользователю похожие по тематике и смыслу группы, которые могут заинтересовать пользователя. Для примера возьмем следующую ситуацию. Пользователь увлекается футболом: он подписан на различные группы с футбольной тематикой. Система, наблюдая за взаимодействиями конкретного пользователя с несколькими группами одной тематики, предлагает пользователю группы той же тематики, с которыми пользователь ранее не взаимодействовал. Такие группы могут заинтересовать пользователя. Кроме того, возможно нахождение сетями других пользователей, которые могут быть знакомы данному пользователю. Самый простой пример – это нахождение по общим друзьям и знакомым, общим местам, сходствам в роде деятельности, работе и т. д.


Библиографическая ссылка

Рунков Я.К. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СОЦИАЛЬНЫХ КОММУНИКАЦИЯХ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСАХ, ИХ ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ // Международный журнал экспериментального образования. – 2015. – № 12-5. – С. 676-677;
URL: http://expeducation.ru/ru/article/view?id=9312 (дата обращения: 09.07.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074