Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 38. №1. C. 106-130. ISSN 2079-6641

Содержание выпуска

Read English Version US Flag

УДК 004.942

Научная статья

К вопросу устойчивости динамической системы функционирования сообществ социальной сети

Е. П. Охапкина¹², Р. В. Мещеряков³, А. О. Исхакова³, А.Ю. Исхаков34

¹Российский государственный гуманитарный университет, 125047, г. Москва, Миусская площадь, д. 6, Российская Федерация
²Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, Российская Федерация
³Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Российская Федерация

4Московский институт электроники и математики (МИЭМ НИУ ВШЭ), 123458, г. Москва, ул. Таллинская, 34, Российская Федерация

E-mail: lenaokhapkina@mail.ru

В статье рассматривается динамическая система функционирования сообществ социальной сети и приводится набор численных экспериментов позволяющих проверить устойчивость системы дифференциальных уравнений. Система исследуется на устойчивость по методу функций Ляпунова. Определена зона допустимых значений параметров динамической системы. В результате проведенных численных решений системы нелинейных уравнений с управляющим динамикой системы параметром, были получены результаты, сравнимые с теоретическими, и, несмотря на некоторые неточности, достаточно хорошо описывающие особенности динамики рассматриваемой системы.

Ключевые слова: дифференциальные уравнения, сообщества социальной сети, системная динамика, проверка на устойчивость, планирование эксперимента.

DOI: 10.26117/2079-6641-2022-38-1-106-130

Поступила в редакцию: 19.03.2022

В окончательном варианте: 21.04.2022

Для цитирования. Охапкина Е. П., Мещеряков Р. В., Исхакова А. О., Исхаков А.Ю. К вопросу устойчивости динамической системы функционирования сообществ социальной сети // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 38. № 1. C. 106-130. DOI: 10.26117/2079-6641-2022-38-1-106-130

Контент публикуется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International
(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ru)

© Охапкина Е. П. и др., 2022

Финансирование. Представленное исследование профинансировано РФФИ в рамках научно-исследовательского проекта № 18-29-22104 «Разработка социально-киберфизической системы мониторинга разнообразного интернет-контента для противодействия проявлению агрессии, давления и других форм деструктивного воздействия на индивидуальное и групповое сознание пользователей».

Конкурирующие интересы. Конфликтов интересов в отношении авторства и публикации нет.

Авторский вклад и ответсвенность. Все авторы участвовали в написании статьи и полностью несут ответственность за предоставление окончательной версии статьи в печать.

Список литературы

  1. Охапкина Е. П. Разработка динамической системы функционирования сообществ социальной сети // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Материалы XXIX международной научно-практической конференции, Москва, 15 декабря 2021 года. 2021. C. 292–298, DOI: 10.25728/iccss.2021.91.19.045.
  2. Ногин В. Д. Теория устойчивости движения. СПбГУ: ф-т ПМ-ПУ, 2008. 159 c.
  3. Ляпунов А. М. Общая задача об устойчивости движения. Собр. Соч. Т. 2. М.; Л.: Издво АН СССР. 1956. C. 7-263.
  4. Ризниченко Г.Ю. Лекции по математическим моделям в биологии. Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2002. 232 c.
  5. Минаев В.А., Сычев М.П., Куликов Л.С., Вайц Е.В. Моделирование манипулятивных воздействий в социальных сетях // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7. №1(24). С. 494-510. DOI: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.003.
  6. Tocoglu M. A., Ozturkmenoglu O., Alpkocak A. Emotion Analysis From Turkish Tweets Using Deep Neural Networks // IEEE Access. 2019. vol. 7. pp. 183061–183069, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2960113.
  7. Kumar A., Narapareddy V. T., Aditya Srikanth V., Malapati A., Neti L. B. M. Sarcasm Detection Using Multi-Head Attention Based Bidirectional LSTM // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 6388–6397, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2963630.
  8. Dong Y., Fu Y., Wang L., Chen Y., Dong Y., Li J. A Sentiment Analysis Method of Capsule Network Based on BiLSTM // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 37014–37020, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2973711.
  9. Liang H., Ganeshbabu U., Thorne T. A Dynamic Bayesian Network Approach for Analysing Topic-Sentiment Evolution //IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 54164–54174, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2979012.
  10. Kumar A., Narapareddy V. T., Aditya Srikanth V., Neti L. B.M., Malapati A. Aspect-Based Sentiment Classification Using Interactive Gated Convolutional Network // IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 22445–22453, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2970030.
  11. Ding W. SVM-Based Feature Selection for Differential Space Fusion and Its Application to Diabetic Fundus Image Classification // IEEE Access. 2019. vol. 7. pp. 149493–149502, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2944899.

Охапкина Елена Павловна – старший преподаватель каф. ИТиС Института информационных наук и технологий безопасности РГГУ; Старший преподаватель каф. ИУ-10 МГТУ им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия ORCID 0000-0002-2382-0891.

Мещеряков Роман Валерьевич – доктор технических наук, профессор РАН, главный научный сотрудник Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва, Россия, ORCID 0000-0002-1129-8434.

Исхакова Анастасия Олеговна – кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва, Россия, ORCID 0000-0001-8358-298X.

Исхаков Андрей Юнусович – кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН; Доцент МИЭМ НИУ ВШЭ, Москва, Россия, ORCID 0000-0002-6603-265X.

Охапкина Е. П., Мещеряков Р. В., Исхакова А. О., Исхаков А.Ю. К вопросу устойчивости динамической системы функционирования сообществ социальной сетиСкачать