Clustering on graphs with qualitative information on the example of social network

Abstract

В дипломной работе рассмотрены два алгоритма кластеризации графов с качественной информацией: «осторожный» алгоритм и алгоритм жадной оптимизации. Представленные алгоритмы реализованы в программной среде и применены к кластеризации реальных данных из социальной сети «Вконтакте». На основе результатов программной реализации сделаны выводы об эффективности работы рассмотренных алгоритмов.

Two algorithms of graph clustering with qualitative information: algorithm «Cautious» and the greedy algorithm optimization are considered. The presented algorithms are implemented in the software environment and applied to clustering of real data from a social network "Vkontakte". The conclusions about the performance of the considered algorithms are made based on the results of software implementation.