Ranking the social media platform user pages using Big Data

Abstract

Проаналiзовано платформи соцiальних середовищ Iнтернету залежно вiд їхнього кон- тенту. Здiйснено класифiкацiю, яка дала змогу виокремити групи за певними озна- ками. Для ранжування сторiнок користувачiв вiртуальних спiльнот запропоновано використовувати модифiкований алгоритм PageRank. Побудовано пiдхiд, який осно- вується на використаннi лексичного аналiзу, алгоритму ранжування та упорядкуван- ня даних з використанням парадигми MapReduce. Реалiзовано програмне забезпечен- ня для ранжування сторiнок користувачiв. Проаналiзовано результати оброблених даних та формування PageRank користувачiв платформи.The platforms of the social media of the Internet, depending on their content have been analyzed in the paper. The classification that allows selecting groups by specific one’s signs has been made. To rank the pages of users of virtual communities, it is suggested to use a modified PageRank algorithm. An approach based on the use of lexical analysis and algorithm for ranking and organizing data using the MapReduce paradigm is developed. Using the developed approach and the appropriate algorithm, the software for ranking user pages has been implemented. The results of processed data and the formation of users’ PageRank of the platform has been analyzed.