Article · L.N. Gumilev atyndaġy Euraziâ u̇lttyķ universitetìnìņ habaršysy. · September 30, 2022

Архитектура для непрерывного извлечения знаний из социальных сетей

A.B. Mussina, Sanzhar Aubakirov, Paulo Trigo

Read on dx.doi.org PDFDOI 10.32523/2616-7182/bulmathenu.2022/3.3

Abstract

Социальные сети уже давно играют неотъемлемую роль в повседневной жизни людей. Вся наша жизнь в реальном мире фиксируется и в цифровом пространстве. Cоциальные медиа и взаимодействующие с ними сети стали местом огромных возможностей для анализа данных. Их влияние на повседневную жизнь охватывает такие разные области, как цифровой маркетинг, анализ общественного мнения, мониторинг политической ситуации и уведомления о стихийных бедствиях. Любая задача обработки такого большого потока данных нуждается в целостной архитектуре, которая будет соответствовать анализируемому ресурсу. В представленной работе мы поставили перед собой задачу создать высоконагруженную, отказоустойчивую, масштабируемую систему для извлечения и обработки данных из различных социальных сетей и анализа данных в реальном времени. Решением выступает архитектура в виде комплекса модулей. Модули имеют свои особенности в зависимости от выполняемой работы, от сбора текстовых данных до непосредственной обработки и извлечения знаний.

Web Data Mining and AnalysisInformation Retrieval and Data MiningCloud Computing and Resource Managementsocial mediaknowledge extractiondata architecture

Архитектура для непрерывного извлечения знаний из социальных сетей

Abstract

More by Sanzhar Aubakirov