Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/94635
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Зверева, О. М. | ru |
dc.contributor.advisor | Zvereva, O. M. | en |
dc.contributor.author | Муравьев, А. А. | ru |
dc.contributor.author | Muravyov, A. A. | en |
dc.date.accessioned | 2020-12-24T11:50:50Z | - |
dc.date.available | 2020-12-24T11:50:50Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Муравьев 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.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/94635 | - |
dc.description.abstract | В 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.abstract | In 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.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | б. и. | ru |
dc.rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии | ru |
dc.rights.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 | - |
dc.subject | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ | ru |
dc.subject | MASTER'S THESIS | en |
dc.subject | МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ | ru |
dc.subject | ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЕ ПО | ru |
dc.subject | СЕТЕВОЙ ПОДХОД | ru |
dc.subject | КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ | ru |
dc.subject | КОМАНДА | ru |
dc.subject | SNA-METHODOLOGY | en |
dc.subject | SOFTWARE TOOLS | en |
dc.subject | NETWORK APPROACH | en |
dc.subject | CLUSTER ANALYSIS | en |
dc.subject | TEAM | en |
dc.title | Определение эффективных подгрупп в социальной группе на основе применения методологии анализа социальных сетей (SNA-методологии) : магистерская диссертация | ru |
dc.title.alternative | Detection of effective subgroups in a social group on the basis of SNA-methodology implementation | en |
dc.type | Master's thesis | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en |
dc.thesis.level | Магистр | ru |
dc.contributor.department | Институт радиоэлектроники и информационных технологий - РтФ | ru |
dc.thesis.speciality | 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника | ru |
dc.contributor.subdepartment | Школа профессионального и академического образования | ru |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
m_th_a.a.muravyov_2020.pdf | 3,02 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.