TY - JOUR AU - I. Ruban AU - I. Ilina AU - M. Mozhaiev PY - 2020/11/25 Y2 - 2024/03/28 TI - Дослідження пріоритетних напрямів в області інтелектуального аналізу даних JF - Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць JA - СУНЗ VL - 4 IS - 62 SE - Інформаційні технології DO - https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.059 UR - https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2015 AB - В епоху глобальної інформатизації соціальні мережі набувають величезного значення для отримання різної інформації користувачами мереж. Але необхідно враховувати, що соціальні мережі такі як Facebook, Twitter, instagram містять мільярди необроблених неструктурованих даних, обробка яких дійсно є досить складним завданням для дослідження. Інтелектуальний аналіз даних дозволяє отримати поточну інформацію з великої кількості наборів даних, структурувати, і після проведеного аналізу отримати знання шляхом виявлення закономірностей між даними, що надає можливість прогнозування змін в мережі, які сталися на основі взаємодій інформаційних потоків та подій. Ця інформація застосовується в різних областях, таких як бізнес, освіта, медицина, кібербезпека і т.д. Область інтелектуального аналізу даних досягла величезних успіхів з моменту свого зародження до нинішнього рівня, але Data Mining продовжує стикається з багатьма проблемами, особливо при обробці даних соціальних мереж. Ця стаття присвячена аналізу різних методів інтелектуального аналізу даних, які використовуються для аналізу соціальних мереж, а також вивчення найбільш пріоритетних напрямків в області інтелектуального аналізу на основі проведеного огляду різних досліджень, а також фокусує увагу на області інтелектуального аналізу даних в соціальних мережах, що буде використано в подальших дослідженнях ER -