Клиент-серверное веб-приложение - Курсовая работа

Социальные сети как группы связанных и коммуницирующих друг с другом людей существовали всегда. В социологии этот феномен выделился и стал изучаться задолго до появления интернета. Однако именно специализированные интернет-ресурсы, появившиеся сравнительно недавно, позволили в одночасье собрать огромную базу социально-демографических данных, ценных для изучения. Результаты исследований данных, полученных из виртуальных социальных сетей, могут быть мгновенно использованы в маркетинговых компаниях, подборе персонала, криминалистике и других практических задачах. Пользователи общаются в социальных сетях, делятся персональным контентом и публикуют интересные новости, компании продвигают свои продукты, а звезды привлекают внимание свежими фотографиями и слухами.Однако применительно к компьютерным дисциплинам вместо графа чаще используется термин "сеть". Говоря о графах необходимо ввести понятия "ориентированный" и "неориентированный" граф. Если ребра не ориентированы и пара (u,v) = (v, u), то граф называется неориентированным.Анализ социальных сетей (АСС или "social network analysis / SNA" в англоязычной литературе) представляет собой набор методов, позволяющих получать ценную информацию об особенностях социальных сетей по их характеристикам. В аспекте АСС социальные связи, такие как "друзья", "коллеги", "родственники", представляют собой ребра, связывающие отдельных людей, служащих узлами в сети (Бриггс, 2011) Первый включает в себя пять видов "характеристик связи": гомогенность - склонность участников организовывать связи с другими участниками, имеющие схожие свойства, множественность - число различных видов связей между участниками, обоюдность/взаимность - степень, в которой двое участников отвечают друг другу взаимностью в социальных связях, закрытость - вероятность участников иметь прямую связь друг с другом внутри сети, соседство - склонность участников образовывать связи с географически близкими себе.На данный момент существует несколько программных продуктов для анализа социальных сетей. Gephi Исследование и изменение графов DOT, GML. GRAPHSTREAM Библиотека работы со статическими и динамическими графами DGS, DOT, GML, Edge list DGS, DOT, GML, Images Любая система с Java Open Source Graph-tool Python-модуль для анализа и визуализации графов DOT, GRAPHML DOT, GRAPHML, BML, CANON, CMAP, EPS, FIG, GD, GD2, GIF, GTK, ICO, IMAP, CMAPX, ISMAP, JPEG, PDF, PLAIN. Graphviz Визуализация графов DOT BMP, CANON, CMAP, EPS,FIG, GD, GD2, GIF, GTK, ICO, IMAP, CMAPX, ISMAP, JPEG, PDF, PLAIN, PNG, PS, PS2, SVG, SVGZ, TIF, VML, VMLZ, VRML, WBMP, XLIB Linux, Mac, Windows Open Source (CPL) sigma. js Библиотека для визуализация графов GEXF, JSON, XML GEXF, XML Поддержка JAVASCRIPT, HTML5 и WEBGL Open Source (MITL)В результате анализа существующих на рынке программных систем был выявлен ряд требований к разрабатываемому клиент-серверному приложению. Перечень функциональных требований: · Сбор данных пользователя социальной сети ВКОНТАКТЕ, используя VK API (до 1000 друзей) · Расчет социальных характеристик, описанных в параграфе 3.4, для построенной сетиВизуализацией графа называется построение двухмерного (реже для специфических исходных данных - трехмерного) представления его ребер и вершин.Поскольку существует большое количество видов графов, для их отображения используются различные способы [8, c.4]: · Произвольное: Рисунок 1. Граф, изображенный произвольным способом Граф, изображенный полигональным способом · Прямолинейное - ребра изображаются отрезками: Рисунок 3. Граф, изображенный прямолинейным способомПоскольку социальный граф друзей пользователя ВКОНТАКТЕ является неориентированным, то в этом разделе будет дано кратное описание алгоритмов, работающих именно с неориентированными графами. Существуют три базовых подхода к визуализации неориентированных графов: метод "планаризации", метод "ориентации" и метод "направленных сил" [8, c.63]. Для этого в точках пересечения ребер расставляются искусственные "псевдо"-вершины, а затем к графу может быть применен один из методов построения планарного графа. Метод "ориентации" основан по тому же принципу: производится искусственное преобразование неориентированного графа в ориентированный, после чего к графу может быть применен один из методов визуализации ориентированных графов. В этой работе мы не будет подробно останавливаться ни на тех, ни на других вследствие того, что для визуализации социальных графов, представляющих фрагменты реальных социальных сетей, повсеместно применяется третий вид алгоритмов - метод "направленных сил", или "Force-directed method/approach" в англоязычной литературе.Клиентская часть веб-приложения выполняет большую часть его функционала, а именно: · Предоставляет пользователю интерфейс по управлению программой (ввод исходных данных, проверка их корректности, ведение консольного журнала выполнения программы)

Содержание

Введение

1. Анализ предметной области

1.1 Основные понятия

1.2 Анализ социальных сетей

1.3 Обзор существующих решений

1.4 Выявление требований к системе

2. Алгоритмы визуализации графов

2.1 Общие сведения

2.2 Способы и критерии визуализации

2.3 Виды алгоритмов визуализации неориентированных графов

2.5 Force-directed алгоритмы

3. Особенности реализации программы

3.1 Клиент

3.2 Сервер

3.3 Визуализация

3.4 Расчет характеристик

3.5 Технические требования

Заключение

Список использованных источников

Социальные сети как группы связанных и коммуницирующих друг с другом людей существовали всегда. В социологии этот феномен выделился и стал изучаться задолго до появления интернета. Однако именно специализированные интернет-ресурсы, появившиеся сравнительно недавно, позволили в одночасье собрать огромную базу социально-демографических данных, ценных для изучения. Результаты исследований данных, полученных из виртуальных социальных сетей, могут быть мгновенно использованы в маркетинговых компаниях, подборе персонала, криминалистике и других практических задачах. MYSPACE и LINKEDIN были запущены в 2003 году, Facebook в 2004, Twitter и ВКОНТАКТЕ в 2006 (Гобл, 2012). В соответствии с данными портала Alexa.com Facebook и YOUTUBE в находятся в тройке самых посещаемых сайтов в мире. Таким образом, социальные сети стали весьма авторитетным и стремительно развивающимся медиа каналом. Пользователи общаются в социальных сетях, делятся персональным контентом и публикуют интересные новости, компании продвигают свои продукты, а звезды привлекают внимание свежими фотографиями и слухами. Все эти данные представляют собой колоссальный объем социально-демографической информации, которая очень ценна для аналитиков и маркетинговых экспертов.

В основе социальных сетей лежит понятие социального графа. Это термин на стыке дискретной математики и социологии. Социальный граф представляет собой множество вершин, представляющих участников сети и различные виды социальных связей между ними. Возможны два вида связей: "явные", такие как друзья или коллеги, и "неявные", например, такие как фанаты одного футбольного клуба (Шерман, 2011). Все пользователи с их историей переписки, фотографиями, видеофайлами и персональными данными хранятся в базах данных распределенных серверных кластеров. Например, работу Facebook в 2012 году обеспечивали около 180 тысяч серверов (Миллер, 2012). Для использования терабайт социально-демографических данных в научных и коммерческих целях граф должен быть корректно построен, и его характеристики должны быть оценены.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка клиент-серверного веб-приложения. У него есть три главных задачи: 1. Получение социально-демографической информации пользователей из сети ВКОНТАКТЕ.

2. Визуализация данных на плоскости в виде, пригодном для дальнейшего анализа.

3. Расчет характеристик социального графа.

В работе освящены темы касательно математических основ анализа социальных сетей, алгоритмов визуализации графов, а также технические аспекты работы с API ВКОНТАКТЕ и программной реализации системы. социальный граф сеть