Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/94635
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorЗверева, О. М.ru
dc.contributor.advisorZvereva, O. M.en
dc.contributor.authorМуравьев, А. А.ru
dc.contributor.authorMuravyov, A. A.en
dc.date.accessioned2020-12-24T11:50:50Z-
dc.date.available2020-12-24T11:50:50Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationМуравьев А. А. Определение эффективных подгрупп в социальной группе на основе применения методологии анализа социальных сетей (SNA-методологии) : магистерская диссертация / А. А. Муравьев ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий - РтФ, Школа профессионального и академического образования. — Екатеринбург, 2020. — 77 с. — Библиогр.: с. 69-71 (32 назв.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/94635-
dc.description.abstractВ магистерской диссертации производится сравнительный анализ четырех программных инструментов, которые поддерживают методологию анализа социальных сетей (SNA - методологию), и могут быть использованы для решения задачи формирования эффективных команд. В терминах SNA-методологии это есть поиск подгрупп в социальной группе. Приводится описание наиболее известных алгоритмов кластеризации, а также уровень поддержки этих алгоритмов существующими программными инструментами. В результате определяется наиболее эффективный алгоритм и наиболее удобный программный инструмент для решения данной задачи.ru
dc.description.abstractIn the master's dissertation, a comparative analysis of four software tools is carried out. These tools support the methodology of analysis of social networks (SNA-methodology) and which could be used for effective teams building. In terms of the SNA-methodology, this is a kind of subgroup search in a social group. Description of the most popular clustering algorithms is delivered, as well as the level of support of these algorithms with software tools is under discussion. As a result, the most effective clustering algorithm and the most usable software tool for solving this problem are determined.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613-
dc.subjectМАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯru
dc.subjectMASTER'S THESISen
dc.subjectМЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙru
dc.subjectИНСТРУМЕНТАЛЬНОЕ ПОru
dc.subjectСЕТЕВОЙ ПОДХОДru
dc.subjectКЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗru
dc.subjectКОМАНДАru
dc.subjectSNA-METHODOLOGYen
dc.subjectSOFTWARE TOOLSen
dc.subjectNETWORK APPROACHen
dc.subjectCLUSTER ANALYSISen
dc.subjectTEAMen
dc.titleОпределение эффективных подгрупп в социальной группе на основе применения методологии анализа социальных сетей (SNA-методологии) : магистерская диссертацияru
dc.title.alternativeDetection of effective subgroups in a social group on the basis of SNA-methodology implementationen
dc.typeMaster's thesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.thesis.levelМагистрru
dc.contributor.departmentИнститут радиоэлектроники и информационных технологий - РтФru
dc.thesis.speciality09.04.01 - Информатика и вычислительная техникаru
dc.contributor.subdepartmentШкола профессионального и академического образованияru
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_a.a.muravyov_2020.pdf3,02 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.