RESEARCHING PRIORITY DIRECTIONS IN THE AREA OF DATA MINING
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.059Keywords:
Data Mining, social networks, data extraction, Data Mining methods and algorithmsAbstract
In the era of global informatization, social networks are acquiring great importance for obtaining various information by network users. But it must be borne in mind that social networks such as Facebook, Twitter, Instagram contain billions of raw unstructured data, the processing of which is indeed a rather difficult task for research. Data mining allows extracting current information from a large number of data sets, structuring and, after analyzing, gaining knowledge by detecting patterns among the data, which makes it possible to predict changes in the network that have occurred based on the interactions of information flows and events. This information is used in various areas such as business, education, medicine, cyber security, etc. The area of data mining has made tremendous success from its incipience to its current level, but Data Mining continues to face many challenges, especially when processing social media data. This article analyzes the various data mining methods that are used to analyze social networks, as well as explores the top priority areas in the field of data mining based on the review of various studies, and also focuses on the field of data mining in social networks, which will be used in further studies
Downloads
References
Carole Cadwalladr & Emma Graham-Harrison, Revealed: 50 Million Facebook Profiles Harvested for Cambridge Analytica in Major Data Breach, GUARDIAN (Mar. 3, 2018), https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-faceboo.
Gagliardone I., Gal, D., Alves, T. and Martinez, G.: Countering Online Hate Speech. UNESCO, Paris, France, 2015.
A.L. Kavanaugh, E. a. Fox, S.D. Sheetz, S. Yang, L.T. Li, D.J. Shoemaker, et al., Social media use by government: From the routine to the critical, Gov. Inf.Q.29, 2012. P. 480-491.
H. Chen, R.H.L. Chiang, V.C. Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data To Big Impact, Mis Q. 36, 2012. P. 1165-1188.
Romanenkov, Yu. Formation of prognostic software support strategic decision-making in an organization [Text] / Yu. Romanenkov, V. Vartanian //Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 2, No. 9 (80). – PP. 25-34 (DOI: 10.15587/1729-4061.2016.66306).
Romanenkov, Yu. Complexification methods of interval forecast estimates in the problems on short-term prediction / Yu. Romanenkov, M. Danova, V. Kashcheyeva, O. Bugaienko, M. Volk, M. Karminska-Belobrova, O. Lobach // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2018. – Vol. 3, No. 3 (93). – PP. 50-58 (DOI: 10.15587/1729-4061.2018.131939).
Romanenkov, Yu. Algorithmic Support for Auto-modes of adaptive short-term Forecasting in predictive Analytics Systems / Yu. Romanenkov, Yu. Pron-chakov, T. Zieiniiev // Proceedings of the XV International Scientific and Tech-nical Conference on «Computer Science and Information Technologies» (CSIT 2020). Volume II: Main Conference. Zbarazh-Lviv, Ukraine, 23-26 September, 2020. – Р. 230-233.
Барсегян А.А. Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
Hemlata Sahu: A Brief Overview on Data Mining Survey, International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE) Volume 1, 2011. P. 114-121.
MohammadNoor Injadat, Fadi Salo, Ali Bou Nassif: Data mining techniques in social media: A survey. Neurocomputing, Volume 214, 654-670 (2016).
S.Neelamegam: Classification algorithm in Data mining: An Overview, International Journal of P2P Network Trends and Technology (IJPTT), Volume 4, 2013. P.369-374.
Nechausov A., Mamusuĉ I., Kuchuk N. Synthesis of the air pollution level control system on the basis of hyperconvergent infrastructures. Сучасні інформаційні системи. 2017. Т. 1, No 2. С. 21-26. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.2.04
Mozhaiev M., Kuchuk N., Usatenko M. (2019) The method of jitter determining in the telecommunication network of a computer system on a special software platform. Innovative technologies and scientific solutions for industries, 2019. Vol. 4 (10), pp. 134-140. doi: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.10.134
Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10
Гахов Р.П. Моделирование трафика беспроводной сети передачи данных / Р. П. Гахов, Н. Г. Кучук// Научные ведомости БелГУ. – 2014. – No 1 (172). – Вып. 29(1). – С. 175-181.
Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
Кучук Н. Г. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних / Н. Г. Кучук, В. Ю. Мерлак, В. В. Скородєлов // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2020. – Т. 4, No 1. – С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
Коваленко А.А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук, И.В. Рубан // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2018. – No 2 (4). – С. 12–18. – DOI: http://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012
Кучук Г.А. Минимизация загрузки каналов святи вычислительной сети / Г.А. Кучук // Системи обробки інформації. – Х.: НАНУ, ПАНМ, ХВУ, 1998. – Вип. 1(5). – С. 149-154.
Кучук Г. А., Можаєв О. О., Воробйов О. В. Метод агрегування фрактального трафіка. Радіоелектронні та комп'ютерні системи. 2006. No 6 (18). С. 181 - 188.
Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20.
Коваленко А. А. Подходы к синтезу информационной структуры системы управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2014. – No 1(117). – С. 180-184.
Raj Kumar: Classification Algorithms for Data Mining: A Surve, International Journal of Innovations in Engineering and Technology (IJIET) Vol. 1, Issue 2, 2012. P.7-14.
Sagar S. Nikam: A Comparative Study of Classification Techniques in Data Mining Algorithms, Oriental journal of computer science & technology, Vol. 8, No. (1), 2015. 13-19.
Nesma Settouti, Mohammed E, Amine Bechar and Mohammed Amine Chikh: Statistical Comparisons of the Top 10 Algorithms in Data Mining for Classification Task, International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, Vol. 4, No.1, 2016. P.46-51.
