Social Network Problem in Enron Corpus
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F05%3A00012188" target="_blank" >RIV/61989100:27240/05:00012188 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Social Network Problem in Enron Corpus
Popis výsledku v původním jazyce
Traditional communication barriers are disappearing due to expansion of electronic communication devices. Forming of communities doesn't depend only on handshaking or sending a letter to other person. Modern communication devices give rise to originatingof new types of communities without necessity of their geographical proximity. Fast communication brings disadvantages connected with determining of communities. The question is, if there are methods, how to identify particular communities or how to identify topics of their communication. Members of community can be represented by vertices and communication channels by edges. The whole problem can be solved using graph theory and information retrieval methods. In our paper we describe method, how to identify these communities, based on searching of 2-connected components in social nets. Communication topics can be specified using clustering methods. To demonstrate our approach we use the Enron corpus.
Název v anglickém jazyce
Social Network Problem in Enron Corpus
Popis výsledku anglicky
Traditional communication barriers are disappearing due to expansion of electronic communication devices. Forming of communities doesn't depend only on handshaking or sending a letter to other person. Modern communication devices give rise to originatingof new types of communities without necessity of their geographical proximity. Fast communication brings disadvantages connected with determining of communities. The question is, if there are methods, how to identify particular communities or how to identify topics of their communication. Members of community can be represented by vertices and communication channels by edges. The whole problem can be solved using graph theory and information retrieval methods. In our paper we describe method, how to identify these communities, based on searching of 2-connected components in social nets. Communication topics can be specified using clustering methods. To demonstrate our approach we use the Enron corpus.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GP201%2F05%2FP145" target="_blank" >GP201/05/P145: Speciální metody komprese dat</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ADBIS 2005
ISBN
9985-59-545-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
123-134
Název nakladatele
Tallinn Technical University
Místo vydání
Tallinn
Místo konání akce
Tallin, Estonsko,
Datum konání akce
12. 9. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—