%A Жуков, Дмитрий Олегович %A Новикова, Ольга Александровна %A Алёшкин, Антон Сергеевич %D 2017 %T ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОЧТИ – ПЕРИОДИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ, ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗА И ТЕОРИИ САМОПОДОБИЯ ХЁРСТА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НОВОСТНЫХ СОБЫТИЙ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ %K %X В представленной работе рассматривается возможность применения методов почти – периодических функций, вейвлет анализа и теории самоподобия Хёрста для анализа спектров поведения с течением времени векторов, задающих положение кластеров новостных сообщений в информационном пространстве. Суть предлагаемого авторами подхода заключается в применении методов математической лингвистики (разметка текста, нормализация, комментирование) для создания словаря и коллекции новостных текстовых сообщений, привязанных к шкале времени. Это позволяет, используя стандартные методы, создать для каждой новости её векторное представление. Для всей совокупности векторов в представленной статье предлагается ввести понятие директора (условной оси, характеризующей основное направление всех векторов). Изменение с течением времени метрики (косинус угла) векторов, задающих положение центров кластеров относительно директора, образуют спектры информационных процессов. Анализ которых с помощью методов почти – периодических функций, вейвлет анализа и теории самоподобия Хёрста может позволить выявить наличие повторяемости некоторых групп социальных событий, и тем самым прогнозировать их возможное проявление в будущем. %U http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/209 %J Современные информационные технологии и ИТ-образование %0 Journal Article %R 10.25559/SITITO.2017.1.445 %P 9-18%V 13 %N 1 %@ 2411-1473 %8 2017-05-30