Problem analizy danych w sieciach społecznych

• Autorzy: Mazur Z. , Pawluk P.

Warianty tytułu

EN

The data analysis issue in the social network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca prezentuje zastosowanie baz danych w dziedzinie z pogranicza informatyki i psychologii, czyli sieci społeczne (ang. Social Networks). Ze specyfiką sieci społecznych wiąże się wiele problemów w tzw. warstwie danych, a więc problemów związanych ze składowaniem oraz przetwarzaniem danych. Analiza sieci społecznej (SNA), w celu ekstrakcji z niej informacji, wiąże się z przetwarzaniem dużej liczby danych. To powoduje konieczność poszukiwania nowych, bardziej efektywnych metod przetwarzania i budowania struktur dostosowanych do specyfiki zagadnienia.

EN

This chapter presents the application of the databases in which the computer science and psychology work together. Those areas are Social Networks. With this specific area many issues in the data layer are connected. Those are issues with data storage and processing. The analysis to extract the information from the social network requires processing of large amount of data. That is the reason of searching for new methods and data structures adapted to the social network character.

Słowa kluczowe

PL

sieci społeczne; analiza danych

EN

social network; data analysis

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Informatyki Stosowanej Politechniki Wrocławskiej
• Rocznik: 2007
• Tom: Nr 8
• Strony: 59--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz.,

Twórcy

autor

Mazur Z.

autor

Pawluk P.

• Instytut Informatyki Stosowanej, Wydział Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej, 50-370 Wrocław, Wybrzeże Wyspiańskiego 27,

Bibliografia

• 1. [Abite 1997] J Abiteboul S., Quasi D, McHugh J., Widom J., Wierne J.L., The Lord Query Language for Semistructured Data. International Journal on Digital Libraries, 1(1), 1997, pp. 68-88,
• 2. www-db.stanford.edu/pub/papers/lorel96.ps
• 3. [Adler 2002] Adler P.S., Social Capital: Prospects for a New Concept. Academy of Management Review, 27(1), 2002, pp. 17-40.
• 4. [AnGut 2005] Angles, R., Gutierrez, C., Querying RDF data from a graph database perspective. In: ESWC. 2005, pp. 346-360.
• 5. [Cai 2005] Cai D., Shao Z., He X., Yan X., Han J., Mining Hidden Community in Het-erogeneous Social NeftvorksLinkKDD'05, 2005, pp. 58-65.
• 6. [Codd 1980] Codd E., Data models in database management. In: Workshop on Data abstraction, databases and conceptual modeling, 1980, pp. 112-115.
• 7. [Goldbeck 2007] Goldbeck J., Trust in Web Based Social Networks. http://trust.mindswap.org/
• 8. [GoldHend 2004] Golbeck J, Hendler J.A., Accuracy of Metrics for Inferring Trust and Reputation in Semantic Web-Based Social Networks. EKAW, LNCS 3257, 2004, pp. 116-131.
• 9. [Goldbeck 2005] Golbeck J., Computing and Applying Trust in Web-Based Social Networks. Ph.D. Thesis, University of Maryland, College Park, 2005.
• 10. [HannRidd 2005] Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods. CA: University of California, Riverside, 2005, http://faculty.ucr.edu/~hanneman/
• 11. [Jensen 2004] Jensen D., Proximity 4.2 QGraph Guide. The Knowledge Discovery Laboratory, 2004, http://kdl.cs.umass.edu/software/documentation/QGraphGuide.pdf
• 12. [KazMus2005] Kazienko P., Musial K, Social Networks, Prepared for European Network of Excellence: Nature-inspired Smart Information Systems, 2005, www.zsi.pwr.wroc.pl/~kazienko/projekty.htm
• 13. [KlyneCar2004] Klyne G, Carroll J. J., Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax. W3C Recommendation, 2004, www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-concepts-20040210/
• 14. [Hayes 2004] Hayes, P., RDF Semantics. 2004, www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-mt-20040210/
• 15. [SanGut 2006] San Martin M., Gutierrez C., A Database Perspective of Social Network Analysis Data Processing. Sunbelt XXVI, 2006.
• 16. [Strou 1988] Stroustrup B., What Is Object-Oriented Programming'? IEEE Softw. 5, 1988, pp. 10-20.
• 17. [TsDiCa 2005] Tsvetovat M., Diesner J., Carley K. M., Neuntel: A Database for Manipulation of Rich Social Network Data. CMU-ISRI-04-135, Pittsburgh 2005.