Редактирование: Анализ дружеских связей VK

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 1: Строка 1:
[[File:znaGfHygTsk.jpg|600px|thumb|right|Так выглядит пример  социального графа дружеских связей.Каждый квадратик - человек.Каждая линия - дружба.]]
+
[[File:Social_graph.gif|500px|thumb|right|Так выглядит пример  социального графа дружеских связей.]]
  
 
== <big>Введение</big> ==  
 
== <big>Введение</big> ==  
Строка 36: Строка 36:
  
 
<big>1.Для получения данных пользователь мы использовали API Вконтакте. API ВКонтакте — это интерфейс, который позволяет получать информацию из базы данных vk.com с помощью http-запросов к специальному серверу. Для работы с VK API в Python есть две популярные библиотеки: vk и vk_api.
 
<big>1.Для получения данных пользователь мы использовали API Вконтакте. API ВКонтакте — это интерфейс, который позволяет получать информацию из базы данных vk.com с помощью http-запросов к специальному серверу. Для работы с VK API в Python есть две популярные библиотеки: vk и vk_api.
В своём проекте мы использовали библиотеку vk_api.С помощью методов этой библиотеки мы получаем списки друзей, которые далее нужно будет сортировать.
+
В своём проекте мы использовали библиотеку vk_api.С помощью методов этой библиотеке мы получаем списки друзей, которые далее нужно будет сортировать.
  
 
+
2.После получения списков друзей с помощью методов API VK,нам нужно будет их отсортировать.Суть в том, что мы просто составляем таблицу по поисковым запросам, точнее даже не таблицу, а словарь. У нас есть первоначальная таблица id друзей.Затем, c помощью цикла у каждого id мы смотрим количество общих друзей с другими id.  
2.После получения списков друзей с помощью методов API VK,нам нужно будет их отсортировать.Делаем это следующим образом :
 
 
 
*Поисковым запросом находим список друзей исходного id.
 
 
 
*Далее заполняем словарь общих друзей.
 
 
 
*Получаем ответ.
 
 
 
Всю полученную информацию мы сохраняем в словаре.
 
 
 
Таким образом,суть в том, что мы просто составляем словарь по поисковым запросам.У нас есть первоначальная таблица id друзей.Затем, c помощью цикла у каждого id мы смотрим количество общих друзей с исходным id.  
 
  
 
3.Для визуализации графов мы использовали библиотеку NetworkX.
 
3.Для визуализации графов мы использовали библиотеку NetworkX.
Рассматриваемая  библиотека NetworkX предназначенная для создания, манипуляции и изучения структуры, динамики и функционирования сложных сетевых структур.Так же использовалась библиотека  Matplotlib.
+
Рассматривается библиотека NetworkX предназначенная для создания, манипуляции и изучения структуры, динамики и функционирования сложных сетевых структур.Так же использовалась библиотека  Matplotlib.
  
Более подробное описание выполнения работы Вы можете найти в текстовом документе нашей курсовой работы.(см. раздел "Скачать проект")</big>
+
Более подробное описание выполнения работы Вы можете найти в текстовом документа нашей курсовой работы.</big>
  
 
== <big>Результаты работы программы</big> ==
 
== <big>Результаты работы программы</big> ==
Строка 66: Строка 55:
 
<big>Таким образом, в ходе работы над проектом, был построен социальный граф дружеских связей в социальной сети Вконтакте. Мы смогли проанализировать информацию о некоторой группе людей и наглядно увидеть связь между ними. Из результатов программы можно увидеть, как выделяются подгруппы людей, внутри которых почти все дружат между собой —та самая кластеризация, о которой говорилось во введении.
 
<big>Таким образом, в ходе работы над проектом, был построен социальный граф дружеских связей в социальной сети Вконтакте. Мы смогли проанализировать информацию о некоторой группе людей и наглядно увидеть связь между ними. Из результатов программы можно увидеть, как выделяются подгруппы людей, внутри которых почти все дружат между собой —та самая кластеризация, о которой говорилось во введении.
 
</big>
 
</big>
 
+
 
== <big>Перспективы развития проекта</big> ==
 
*Визуализация проекта с помощью  3D графики.
 
*Использование более полной информации о пользователях(например: фотографии профилей, имена.
 
*Работа в realtime.
 
*Использование RAD-buildera для вывода этого проекта в конченый продукт.
 
*Построение собственной рекомендательной системы на основе связей/общих интересов и тд.
 
  
 
== <big>Cписок литературы</big> ==
 
== <big>Cписок литературы</big> ==
Строка 88: Строка 71:
 
* Документация Matplotlib: https://matplotlib.org</big>
 
* Документация Matplotlib: https://matplotlib.org</big>
  
== <big>Скачать проект</big> ==
+
== <big>Скачать проект</big> ==  
 +
 
  
* Текстовый документ  описания курсовой работы:
 
  
[[File:Курсовая_Работа_Граф_Дружеских_Связей.docx]]
 
  
* Код программы на языке Python :
 
 
[[:File:Код_Программы.docx]]
 
  
 
== <big>Участники проекта</big> ==  
 
== <big>Участники проекта</big> ==  
Вам запрещено изменять защиту статьи. Edit Создать редактором

Обратите внимание, что все добавления и изменения текста статьи рассматриваются как выпущенные на условиях лицензии Public Domain (см. Department of Theoretical and Applied Mechanics:Авторские права). Если вы не хотите, чтобы ваши тексты свободно распространялись и редактировались любым желающим, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого.
НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ МАТЕРИАЛЫ, ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ!

To protect the wiki against automated edit spam, we kindly ask you to solve the following CAPTCHA:

Отменить | Справка по редактированию  (в новом окне)