АРХІТЕКТУРА МАСШТАБОВАНОЇ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ ПОВЕДНІНКОВИХ ПАТЕРНІВ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ З ВИКОРИСТАННЯМ ГРАФОВИХ БАЗ ДАНИХ ТА НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ
DOI: 10.31673/2412-4338.2025.038714
Анотація
Предметом дослідження є архітектура масштабованої інформаційної системи для поведінкового аналізу в соціальних мережах. Зі зростанням складності та обсягу контенту, що генерується користувачами, зростає попит на передові фреймворки, здатні розуміти, моделювати та прогнозувати поведінку користувачів у динамічних та великомасштабних цифрових середовищах. Метою роботи є розробка сервісно-орієнтованої архітектури інформаційної системи, яка інтегрує графові бази даних, обробку природної мови та нечітку логіку для вилучення семантичних висновків із соціальних даних, виявлення моделей поведінки та підтримки візуалізації та прийняття рішень у режимі реального часу. Задачі: формування функціональних та архітектурних вимог до поведінково-орієнтованої аналітики для неоднорідних потоків даних, формалізація багатошарового нечіткого графічного представлення соціальних взаємодій, розробка алгоритмів з розпізнавання патернів, що поєднують системи нечіткого висновку та графові ознаки для виявлення тенденцій, аномалій та динаміки спільноти та розробка архітектури інформаційної системи на основі мікросервісів, яка забезпечує масштабованість, модульність та сумісність на всіх етапах обробки. Отримані результати: архітектура системи дозволяє будувати семантично збагачені нечіткі графи, використовуючи кілька нечітких відношень для формального представлення поведінки користувачів та інтенсивності взаємодії. Вона інтегрує NLP та нечітку логіку для перетворення сигналів настроїв та тематичних сигналів на інтерпретовані нечіткі анотації, що зберігаються в графовій структурі. Дослідження демонструє, що інтеграція нечіткої логіки та аналітики графів у модульну систему забезпечує гнучкий, інтерпретований та масштабований поведінковий аналіз у соціальних мережах. Цей підхід розширює можливості виявлення складних, накладаючих поведінкових моделей, враховуючи як явні взаємодії, так і приховані лінгвістичні сигнали.
Ключові слова: інформаційна система, графова база даних, нечітка логіка, соціальна мережа, класифікація, кластеризація, прогнозування, обчислювальна соціальна наука, поведінковий аналіз, аналіз настроїв.
