Если есть конструктивные предложения по уточнению технических вопросов, так и напишите. Рациональные предложения всегда идут на пользу. А то по сути ваших комментариев к другим публикациям и отсутствию собственных статей можно подумать, что вы - неумелый критик
Система представляет собой сборщик результатов поиска с Google Scholar, графовую СУБД и набор скриптов, формирующих интерактивную карту. Обязательно поделюсь, размещу на github, а описание процесса работы с системой представлю в виде статьи
Данный вариант информационной карты выполнен в программе PowerBI от Microsoft. Десктопную версию PowerBI раньше можно было скачать с официального сайта. Карту выложил в телеграм-канале: https://t.me/infomap_files/4
Жаль, что не был упомянут сервис Google.Академия (Scholar). С его помощью можно искать сведения о научных публикациях и авторах. Мы на его основе создали систему картографического поиска, которая существенно помогает в проведении различного рода исследований и поиске информации
Понравилась реализация идеи с распределением ключевых слов по трём координатным источникам. Решил поглядеть, а где эти источники окажутся на Информационной карте telegram-каналов. Вот что получилось. Три ключевых источника на карте отмечены звёздочками. Заодно разместил telegram-каналы из предоставленного в статье набора данных (отмечены синими кругами)
Граф цитирования telegram-каналов позволяет отобразить основные кластеры и "увидеть" ландшафт информационного пространства соответствующей социальной платформы. В основе кластерообразующих признаков тематическое, языковое и географическое сходство каналов.
В каналах обычно цитируются тематически схожие или дружественные каналы. Данное свойство характерно для всей системы в целом, но может нарушаться для отдельных каналов.
Эта особенность определяет локализацию канала в определённой области, основные из которых отмечены на информационной карте. Чем больше расстояние между кластерами, тех сильнее отличается точка зрения на освещаемые события и процессы
В начале года проводили исследования на базе Воронежского государственного технического университета по анализу изменений ландшафта telegram-каналов. Анализ проводили с использованием методологии информационного картографирования (http://www.techbook.ru/book.php?id_book=1225) применительно к графу упоминаний каналов. Видно, как структура информационного пространства менялась каждую неделю с момента начала специальной военной операции. Некоторые данные по исследованиям размещены на сайте проекта "Безопасный Интернет" (https://безопасный-интернет.рф/информационная-картография/)
В Ethereum благодаря активному использованию смарт-контрактов возникает множество дополнительные возможностей для поиска и сопоставления кошельков как по метаданным смарт-контрактов, так и в результате анализа их логики. Из-за этого вопрос принадлежности кошельков к криптобиржам решается гораздо проще. Год назад проводили исследования данного вопроса в контексте использования криптовалют преступными сообществами (elibrary.ru/download/elibrary_48158181_66141183.pdf). Наблюдая за структурой транзакций с использованием методологии информационного картографирования, пришли к выводу, что злоумышленники в меньшей степени используют Ethereum, чем тот же Bitcoin и Monero. Активного применения миксеров в Etherium на тот момент не выявили (возможно это также связано с высокой комиссией за транзакции). В тему статьи хотелось бы порекомендовать следующие базы данных и информационные ресурсы:
https://vivigle.com/ (у них своя аналитическая система криптовалют, поисковик по кошелькам, с которыми также связаны хэштеги);
ransomwhe.re (пополняемая база данных кошельков криптовымогателей)
Но всё же по Bitcoin такие ресурсы более востребованы, например:
Проблема с медленной вставкой решается заданием ограничений (документация Neo4j).
Например, если для узлов типа :Person указать, что поле name является ключевым, то запросы на запись будут выполняться быстрее на несколько порядков. У меня при добавлении ограничений скорость записи увеличивалась более чем в 200 раз.
Например, можно задавать такие ограничения:
1) если единственное свойство (name) определяет уникальность узлов, то: CREATE CONSTRAINT ON (p:Person) ASSERT p.name IS UNIQUE
2) если таких свойств несколько (name и fam), то: CREATE CONSTRAINT ON (n:Person) ASSERT (n.name, n.fam) IS NODE KEY
использую систему, которая разрабатывается в рамках научно-исследовательской работы студентов Кафедры систем информационной безопасности (ВГТУ, Воронеж)
К сожалению, сейчас нет оперативной возможности предоставить такую статистику. Требуется сбор дополнительных исходных данных о странах авторов публикаций
Видел это средство в одной из статей, когда готовил обзор. Привлекло внимание, тоже подумал разобраться с ним, чтобы, по-возможности, использовать какие-то идеи по анализу данных.
Изучение способов и методов из других областей научного знания способствует повышению эффективности анализа
значит троль, для "накрутки" количества комментариев сгодится)
Если есть конструктивные предложения по уточнению технических вопросов, так и напишите. Рациональные предложения всегда идут на пользу. А то по сути ваших комментариев к другим публикациям и отсутствию собственных статей можно подумать, что вы - неумелый критик
Система представляет собой сборщик результатов поиска с Google Scholar, графовую СУБД и набор скриптов, формирующих интерактивную карту. Обязательно поделюсь, размещу на github, а описание процесса работы с системой представлю в виде статьи
Данный вариант информационной карты выполнен в программе PowerBI от Microsoft. Десктопную версию PowerBI раньше можно было скачать с официального сайта. Карту выложил в телеграм-канале: https://t.me/infomap_files/4
Жаль, что не был упомянут сервис Google.Академия (Scholar). С его помощью можно искать сведения о научных публикациях и авторах. Мы на его основе создали систему картографического поиска, которая существенно помогает в проведении различного рода исследований и поиске информации
Понравилась реализация идеи с распределением ключевых слов по трём координатным источникам. Решил поглядеть, а где эти источники окажутся на Информационной карте telegram-каналов. Вот что получилось. Три ключевых источника на карте отмечены звёздочками. Заодно разместил telegram-каналы из предоставленного в статье набора данных (отмечены синими кругами)
Граф цитирования telegram-каналов позволяет отобразить основные кластеры и "увидеть" ландшафт информационного пространства соответствующей социальной платформы. В основе кластерообразующих признаков тематическое, языковое и географическое сходство каналов.
В каналах обычно цитируются тематически схожие или дружественные каналы. Данное свойство характерно для всей системы в целом, но может нарушаться для отдельных каналов.
Эта особенность определяет локализацию канала в определённой области, основные из которых отмечены на информационной карте. Чем больше расстояние между кластерами, тех сильнее отличается точка зрения на освещаемые события и процессы
В начале года проводили исследования на базе Воронежского государственного технического университета по анализу изменений ландшафта telegram-каналов. Анализ проводили с использованием методологии информационного картографирования (http://www.techbook.ru/book.php?id_book=1225) применительно к графу упоминаний каналов. Видно, как структура информационного пространства менялась каждую неделю с момента начала специальной военной операции. Некоторые данные по исследованиям размещены на сайте проекта "Безопасный Интернет" (https://безопасный-интернет.рф/информационная-картография/)
В Ethereum благодаря активному использованию смарт-контрактов возникает множество дополнительные возможностей для поиска и сопоставления кошельков как по метаданным смарт-контрактов, так и в результате анализа их логики. Из-за этого вопрос принадлежности кошельков к криптобиржам решается гораздо проще. Год назад проводили исследования данного вопроса в контексте использования криптовалют преступными сообществами (elibrary.ru/download/elibrary_48158181_66141183.pdf). Наблюдая за структурой транзакций с использованием методологии информационного картографирования, пришли к выводу, что злоумышленники в меньшей степени используют Ethereum, чем тот же Bitcoin и Monero. Активного применения миксеров в Etherium на тот момент не выявили (возможно это также связано с высокой комиссией за транзакции). В тему статьи хотелось бы порекомендовать следующие базы данных и информационные ресурсы:
https://vivigle.com/ (у них своя аналитическая система криптовалют, поисковик по кошелькам, с которыми также связаны хэштеги);
ransomwhe.re (пополняемая база данных кошельков криптовымогателей)
Но всё же по Bitcoin такие ресурсы более востребованы, например:
https://www.walletexplorer.com/ (пополняемая база Bitcoin-кошельков)
https://www.bitcoinabuse.com/ (пополняемая база Bitcoin-кошельков злоумышленников)
Например, если для узлов типа
:Personуказать, что поле name является ключевым, то запросы на запись будут выполняться быстрее на несколько порядков. У меня при добавлении ограничений скорость записи увеличивалась более чем в 200 раз.Например, можно задавать такие ограничения:
1) если единственное свойство (
name) определяет уникальность узлов, то:CREATE CONSTRAINT ON (p:Person) ASSERT p.name IS UNIQUE2) если таких свойств несколько (
nameиfam), то:CREATE CONSTRAINT ON (n:Person) ASSERT (n.name, n.fam) IS NODE KEYИзучение способов и методов из других областей научного знания способствует повышению эффективности анализа