Social network analysis for efficient cloud data access

2016 ◽  
Author(s):  
N. Himaja ◽  
G. Murali
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Data Access ◽  
Cloud Data

Social Network Analysis

2020 ◽  
pp. 107-117
Author(s):  
Sheik Abdullah A. ◽  
Abiramie Shree T. G. R.
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Data Analysis ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Data Storage ◽  
Social Data ◽  
Cloud Data ◽  
Huge Data ◽  
Cloud Data Storage ◽  
Social Data Analysis

Each day, 2.5 quintillion bytes of data are generated due to our daily activity. It is due to the vast amount of use of the smart mobiles, Cloud data storage, and the Internet of Things. In earlier days, these technologies were utilized by large IT companies and the private sector, but now each person has a high-end smartphone along with the cloud and IoT for the easy storage of data and backup. The analysis of the data generated by social media is a tedious process and involves a lot of techniques. Some tools for social network analysis are: Gephi, Networkx, IGraph, Pajek, Node XL, and cytoscope. Apart from these tools there are various efficient social data analysis algorithms that are far more helpful in doing analytics. The need for and use of social network analysis is very helpful in our current problem of huge data generation. In this chapter, the need for the analysis of social data along with the tools that are needed for the analysis and the techniques that are to be implemented in the field of social data analysis are covered.

scholarly journals SYMBOLS: SOFTWARE FOR SOCIAL NETWORK ANALYSIS

2019 ◽  
Vol 17 (3) ◽  
pp. 205
Author(s):  
Branko Arsić ◽  
Ljubiša Bojić ◽  
Ivan Milentijević ◽  
Petar Spalević ◽  
Dejan Rančić
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Online Social Networks ◽  
Data Access ◽  
Time Data ◽  
Specific Data ◽  
Local Database ◽  
Decision Making System ◽  
Insight Into

The unique possibilities of the online social networks such as real-time data access, knowledge of users’ changing preferences and access to their statuses provide the possibility for innovation in the analysis of people’s behavior and opinions, when compared to classical offline methods. Literature review shows lack of studies about the use of public Facebook data in Serbia for the improvement of different product sale, political or promotional campaigns, recommender systems, etc. In this paper, we present the way how data from Facebook can be collected in order to gain insight into the individuals’ preferences and statuses, as well as their connection to a company's fan pages. In particular, we present data collection framework – Symbols – used for collecting individual specific data. The framework stores data into local database and involves a module for graph and content-based analysis of these data. The proposed framework for social network analysis can be used as a decision-making system in users’ preferences implementation thus creating a space for business improvements in various areas.

ZAKRES INTERLOCKINGU DYREKTORSKIEGO W PROCESACH PRZEJĘĆ PRZEDSIĘBIORSTW

2017 ◽  
pp. 35-40
Author(s):  
Anna Stankiewicz-Mróz
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis

Celem artykułu jest zaprezentowanie wyników badań , które skoncentrowane były na identyfikacja powiązań personalnych poprzez tzw. interlocking dyrektorski pomiędzy firmami uczestniczącymi w procesach przejęć w latach 2008-2014. Badaniami zrealizowanymi przy wykorzystaniu metody analizy sieci społecznych SNA (Social Network Analysis) objęto 525 spółek notowanych na GPW w Warszawie oraz NewConnect, które uczestniczyły w procesach akwizycji. W badaniach ważne było określenie poziomu usieciowienia poprzez interlocking dyrektorski pomiędzy firmami uczestniczącymi w omawianych transakcjach. Przyjmuje się, że jedną z podstawowych funkcji interlockingu jest redukcja niepewności i ograniczanie ryzyka poprzez dostęp do informacji dzięki połączeniu z radami innych firm. Przeprowadzone analizy wykazały, że poziom usieciowienia pomiędzy wszystkimi badanymi spółkami i osobami (członkami zarządów i rad nadzorczych) uczestniczącymi w transakcjach akwizycji w Polsce jest niski. Zidentyfikowane relacje miały charakter długotrwały i były widoczne zarówno przed transakcją, jak i po jej przeprowadzeniu.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document