В магистерской диссертации производится сравнительный анализ четырех программных инструментов, которые поддерживают методологию анализа социальных сетей (SNA - методологию), и могут быть использованы для решения задачи формирования эффективных команд. В терминах SNA-методологии это есть поиск подгрупп в социальной группе. Приводится описание наиболее известных алгоритмов кластеризации, а также уровень поддержки этих алгоритмов существующими программными инструментами. В результате определяется наиболее эффективный алгоритм и наиболее удобный программный инструмент для решения данной задачи. / In the master's dissertation, a comparative analysis of four software tools is carried out. These tools support the methodology of analysis of social networks (SNA-methodology) and which could be used for effective teams building. In terms of the SNA-methodology, this is a kind of subgroup search in a social group. Description of the most popular clustering algorithms is delivered, as well as the level of support of these algorithms with software tools is under discussion. As a result, the most effective clustering algorithm and the most usable software tool for solving this problem are determined.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/94635 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Муравьев, А. А., Muravyov, A. A. |
| Contributors | Зверева, О. М., Zvereva, O. M., Институт радиоэлектроники и информационных технологий - РтФ, Школа профессионального и академического образования |
| Publisher | б. и. |
| Source Sets | Ural Federal University |
| Language | Russian |
| Detected Language | Russian |
| Type | Master's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Page generated in 0.0028 seconds