Methods of aggregating and presenting user data in social network discussions

Abstract

Дипломная работа раскрывает проблемы графического представления дискуссий пользователей в социальных сетях. В статье исследуются современные способы разработки клиентских веб приложений и визуализации методов искусственного интеллекта по анализу дискуссий пользователей в социальных сетях, а также проведен сравнительный анализ существующих платформ по анализу социальных сетей. В результате проделанной работы был разработан сервис, включающий в себя визуализацию анализа тональности, аспектного анализа тональности, тематического моделирования и визуализацию влиятельных инфлюенсеров. Разработанный сервис поможет экспертам из разных областей получить наглядное и легко интерпретируемое представление результатов алгоритмов машинного обучения, а также поможет с помощью полученной визуализации провести дальнейший анализ.

The graduation thesis discovers the problems of graphical representation of user discussions in social networks. The article explores modern ways of developing client web applications and visualization of artificial intelligence methods for analyzing user discussions in social networks, as well as a comparative analysis of existing platforms for analyzing social networks. As a result of the work done, a service was developed that includes visualization of sentiment analysis, aspect sentiment analysis, topic modeling and visualization of important influencers. The developed service will help experts from different fields to get a visual and easily interpreted representation of the results of machine learning algorithms, and will also help to conduct further analysis.