Method of modeling of a social profile using Big Data structure transformation optimization

Abstract

The object of the research are methods and algorithms of optimizing of the Big Data transformation to build a social profile model, the subject of the research are methods of constructing of a social profile. For decision-making person, the problem of scientific methodological and instrumental re-equipment is relevant for the effective fulfillment of a set of managerial tasks and confronting of fundamentally new challenges and threats in society. This task is directly related to the problem of building of a model of the social profile of both the individual and the social group as a whole. Therefore, the problem of optimizing of methods of constructing of a mathematical model of a social profile is certainly relevant. During the research, methods of the mathematical apparatus of graph theory, database theory and the concept of non-relational data stores, Big Data technology, text analytics technologies, parallel data processing methods, methods of neural networks' using, methods of multimedia data analyzing were used. These methods were integrated into the general method, called the method of increasing of the efficiency of constructing of a mathematical model of a social profile. The proposed method improves the adequacy of the social profile model, which will significantly improve and simplify the functioning of information systems for decision -making based on knowledge of the social advantages of certain social groups, which will allow dynamic correction of their behavior. The obtained results of testing the method make it possible to consider it as an effective tool for obtaining of an objective information model of a social portrait of a social group. This is because the correctness of setting and solving of the problem ensured that adequate results were obtained. Unlike the existing ones, the proposed modeling method, which uses an oriented graph, allows to improve significantly the quality and adequacy of this process. Further research should be directed towards the implementation of proposed theoretical developments in real decision-making systems. This will increase the weight of automated decision-making systems for social climate analysis.Об'єктом дослідження є методи та алгоритми оптимізації перетворення Big Data для побудови моделі соціального профілю, предметом дослідження – методи побудови соціального профілю. Для особи, яка приймає рішення, актуальна проблема науково методологічного і інструментального переоснащення для ефективного виконання комплексу управлінських завдань і протистояння принципово новим викликам і загрозам у суспільстві. Це завдання безпосередньо пов'язана з проблемою побудови моделі соціального профілю як індивідуума, так і соціальної групи в цілому. Тому задача оптимізації методів побудови математичної моделі соціального профілю є безумовно актуальною. В ході дослідження використовувалися методи математичного апарату теорії графів, теорії баз даних і концепції нереляційних сховищ даних, технології Big Data, технологій текстової аналітики, методів паралельної обробки даних, методів застосування нейронних мереж, методів аналізу мультимедіа даних. Дані методи були інтегровані в загальний метод, названий методом покращення ефективності побудови математичної моделі соціального профілю. Запропонований метод дозволяє покращати адекватність моделі соціального профілю, що дозволить суттєво покращати та спростити функціонування інформаційних систем прийняття рішень, які ґрунтуються на знаннях про соціальні переваги тих чи інших суспільних груп, що дозволить здійснювати динамічну корекцію їх поведінки. Отримані результати апробації методу дозволяють вважати його ефективним інструментом отримання об'єктивної інформаційної моделі соціального портрету соціальної групи. Це пов'язано з тим, що коректність постановки і рішення задачі забезпечила отримання адекватних результатів. На відміну від існуючих, запропонований метод моделювання, який використовує орієнтований граф дозволяє суттєво покращати якість та адекватність цього процесу. Подальші дослідження необхідно спрямувати на реалізацію пропонованих теоретичних розробок в реальні системи прийняття рішень. Це дозволить збільшити вагу автоматизованих систем прийняття рішень для аналізу соціального клімату суспільства.