Какие математические приемы можно использовать для анализа данных в социальных сетях?

Для анализа данных в социальных сетях можно использовать различные математические приёмы, например:

• Алгоритмы классификации. www.ai-futureschool.com Помогают определить, какие пользователи с большей вероятностью будут взаимодействовать с определённым контентом. www.ai-futureschool.com
• Алгоритмы кластеризации. www.ai-futureschool.com Позволяют выявить скрытые сообщества внутри сети. www.ai-futureschool.com
• Теория графов. www.ai-futureschool.com С её помощью строят модель взаимодействия пользователей и изучают распространение информации о событиях. www.ai-futureschool.com
• Статистические методы. www.ai-futureschool.com Позволяют определить, какие пользователи играют ключевую роль в распространении информации и как быстро это происходит. www.ai-futureschool.com

Некоторые метрики, которые используют для анализа данных в социальных сетях:

• Amplification Rate (AR). habr.com Коэффициент виральности контента, показывает коэффициент распространения постов за счёт репостов. habr.com
• Engagement Rate by Reach (ERR). habr.com yandex.ru Коэффициент вовлечённости по охвату, показывает, насколько аудитории интересен контент и как активно она на него реагирует. habr.com
• Audience Growth Rate (AGR). habr.com Темп роста аудитории, показывает прирост или отток аудитории в процентном соотношении. habr.com
• Talk Rate. habr.com Коэффициент активности общения (комментирования), показывает желание аудитории общаться под постами и высказывать своё мнение. habr.com