title: Personalised news feed ranking in social networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Невоструев Константин Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сулягина Анастасия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Suliagina Anastasiia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Бугайченко Дмитрий Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bugaichenko Dmitrii Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031232
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10819
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Интернет стремительно растет и развивается, и с каждым днем в нем появляется все больше информации, в связи с чем одной из важнейших задач IR в настоящее время является предоставление пользователю персонализованного контента. Социальные сети в настоящее время являются основной платформой для общения и получения информации, в новостной ленте среднего пользователя социальной сети в день появляется огромное количество записей, все из которых он прочитать не в состоянии. Задача социальной сети состоит в том, чтобы пользователь получал более интересный для него контент. Для решения этой задачи предлагается ранжировать записи новостной ленты пользователя в порядке релевантности.     Многие задачи в области Information Retrieval по своей природе являются задачами ранжирования, так как именно оно лежит в основе рекомендаций и персонализации. Одна из наиболее интересных в настоящее время задач в области ранжирования заключается в том, чтобы, используя некоторые тренировочные данные, построить ранжирующую модель машинного обучения так, чтобы модель могла отсортировать новые данные по их релевантности. Подобная задача и рассмотрена в работе.    В рамках данной выпускной квалификационной работы разработана система персонального ранжирования новостной ленты пользователя социальной сети. Дла определения лучшей комбинации моделей был проведен анализ существующих в области ранжирования методов и проведено сравнение точности самых интересных подходов на предоставленных социальной сетью "Одноклассники" данных. В итоговой системе использовалось 2 модели для разных классов пользователей: модель RankSVM, обучавшаяся на данных всех пользователей, и персональные модели ListNet, построенные для каждого пользователя отдельно.    В ходе апробации построенной моделью на пользовательских данных была достигнута большая точность, чем остальными, рассмотренными в работе.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Internet is rapidly growing and contains more and more information each day. Users are not interested in all the information though so one of the most important tasks in Information Retrieval is providing personalised content  to users. Personalisation is a key element in most of modern internet services as it lets users consume more relevant content.     Social networks are main platform for communication nowadays, news feed of an average user contains more than 2000 posts a day and it is impossible to read them all. The main goal of every social network is to provide users with most relevant and important content and one of solutions for this problem is news feed ranking.     Many IR tasks such as personalisation and recommending systems are naturally сводятся к ranking. One of most interesting ranking problems now is building machine learning model that could after learning on some training set rank new data based on it's relevance. Such task will be рассмотрен in this work.    Personal news feed ranking system is presented in this work. For ranking "Odnoklassniki" social network data is used. To determine best combination of models analysis and comparison of most interesting ranking algorithms is provided.  Based on this comparison two models are chosen: Personal ListNet model for average users and common RankSVM model for not active or extremely active ones.    Experiments showed that presented model is performing better than other models reviewed in this work on data given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: системы ранжирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекомендательные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Information retrieval
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social netwrorks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ranking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recommending systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Personalised news feed ranking in social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Персональное ранжирование новостной ленты в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Sulyagina_diplom_-_diploma-2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10819/1/Sulyagina_diplom_-_diploma-2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 586,69 kB
resources.filename: reviewSV_Sulyagina_A__bak.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10819/2/reviewSV_Sulyagina_A__bak.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 266,3 kB
resources.filename: reviewSV_Sulyagina_A_A__rec_2.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10819/3/reviewSV_Sulyagina_A_A__rec_2.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 678,48 kB
resources.filename: reviewSV_Sulyagina_A_A__rec.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10819/4/reviewSV_Sulyagina_A_A__rec.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 107,49 kB