Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»9 / 2018
DOI: 10.18334/ce.12.9.39389

Оценка эффективности распространения информации в социальных сетях с использованием имитационного моделирования

Бадрызлов Владимир Александрович, старший преподаватель кафедры «Организация и управление наукоемкими производствами», Омский государственный технический университет, Россия

Сидельцев Виталий Владимирович, старший преподаватель кафедры «Организация и управление наукоемкими производствами», заместитель декана факультета экономики и управления по очно-заочной форме обучения, Омский государственный технический университет, Россия

Evaluation of the effectiveness of information dissemination in social networks using simulation - View in English

 Скачать PDF | Загрузок: 5

Аннотация:
Рассматривается процесс распространения информации в растущих социальных сетях с использованием метода имитационного моделирования. В качестве моделей растущих сетей используются случайные графы предпочтительного связывания. Разработан алгоритм распространения информации, основанный на предварительной загрузке топологии сети в систему имитационного моделирования. Предложен метод соотнесения модельного и реального времени.

JEL-классификация: C50, M31, M37

Цитировать публикацию:
Бадрызлов В.А., Сидельцев В.В. Оценка эффективности распространения информации в социальных сетях с использованием имитационного моделирования // Креативная экономика. – 2018. – Том 12. – № 9. – С. 1359-1372. – doi: 10.18334/ce.12.9.39389

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
Объем рекламы в средствах ее распространения в 2017 году. Ассоциация коммуникационных агентств России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.akarussia.ru/knowledge/market_size/id8180 ( дата обращения: 31.07.2018 ).
Barabási, A.-L. Albert, R. Emergence of scaling in random networks. Science 286. P. 509–512 (1999)
3. Бадрызлов В.А. Классификация случайных графов с предпочтительным связыванием // Омский научный вестник. – 2017. – № 4(154). – С. 124-128.
4. Задорожный В.Н. Случайные графы с нелинейным правилом предпочтительного связывания // Проблемы управления. – 2011. – № 6. – С. 2-11.
Zadorozhnyi V., Yudin E. Growing Network: Nonlinear Extension of the Barabasi-Albert Model. Communications in Computer and Information Science. P. 432-439 (2014)
6. Юдин Е.Б. Моделирование устойчивости Интернет в условиях распространении вирусов и случайных отказов элементов сети // Омский научный вестник. – 2010. – № 1(87). – С. 190-194.
7. Юдин Е.Б. Генерация случайных графов предпочтительного связывания // Омский научный вестник. – 2010. – № 2(90). – С. 188-192.
Бондаренко А.С., Юдин Е.Б. Алгоритм получения подсетей социальной сети «Вконтакте» с использованием фильтрующего критерия // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, работников образования и промышленности. Омск, 2016. – С. 196-199.
Пахомов И.А., Юдин Е.Б. Получение структурной информации о сети WEB // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, работников образования и промышленности. Омск, 2016. – С. 241-246.
Ниткин Д.А., Юдин Е.Б. Исследование социальной сети «Вконтакте» // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, работников образования и промышленности. Омск, 2015. – С. 144-150.
Бадрызлов В.А. Постановка задачи имитационного моделирования распространения информации в социальной сети // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы VIII Всерос. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, работников образования и промышленности (Омск, 18-19 мая 2017 г.) /Минобрнауки России. Омск, 2017. – С. 8-15.
Бадрызлов В.А., Земцов А.Е. Приложение теории случайных графов к практике вирусного маркетинга // Организационно-управленческие аспекты экономического развития предприятий и регионов: материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Омск, 28 апр. 2017 г.) /Минобрнауки России. Омск, 2017. – С. 3-10.
13. Сидельцев В.В. О возможности моделирования маркетинговых процессов // Динамика систем, механизмов и машин. – 2012. – № 3. – С. 111-113.
Сидельцев В.В. Современные тенденции проведения маркетинговых кампаний в сети интернет // Организационно-управленческие аспекты экономического развития предприятий и регионов: материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Омск, 28 апр. 2017 г.) /Минобрнауки России. Омск, 2017. – С. 126-132.
15. Бадрызлов В.А. Генерация случайного графа с предпочтительным связыванием v.1 // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование. – 2017. – № 10(101). – С. 12.
Боченина М.В. и др. Статистика. / учебник для прикладного бакалавриата. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2014. – 447 с.
The portal for statistics. Statista. [Электронный ресурс]. URL: http://www.statista.com ( дата обращения: 31.07.2018 ).
Васильев Г.А., Забегалин Д.А, Электронный бизнес и реклама в Интернете. / Пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности 080111 «Маркетинг», 080301 «Коммерция (торговое дело)». - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 183 с.
Nielsen CMO report 2018. Nielsen. [Электронный ресурс]. URL: http://www.nielsen.com/ru/ru/insights/news/2014/tv-reklama-kak-maksimizirovat-effektivnost-ne-povyshaya-byudzh.html ( дата обращения: 31.07.2018 ).