title: Inferring attributes of social networks users using social graph analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мишенин Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Прокопьева Анна Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Prokopeva Anna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.Н. Мишенин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.N. Mishenin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013615
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4511
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В дипломном проекте исследуются методы определения скрытых атрибутов пользователей социальных сетей с помощью анализа социального графа. 
  В введении рассмотрены различные социальные сети, состав профилей пользователей, а также возможности применения исследуемой темы.
  Целью работы установлена разработка общего метода определения скрытых атрибутов пользователей социальных сетей и его тестирование на двух задачах: определение значения неизвестного атрибута центра эго-сети; определение значений неизвестного атрибута всех пользователей в социальном графе.
  В первой главе описан процесс сбора и хранения данных из социальных сетей, а также установлена зависимость между такими ключевыми понятиями, как дружба и атрибуты.
  Во второй главе разработаны некоторые эвристические алгоритмы определения скрытого атрибута "Возраст" и представлены их результаты.
  В третьей главе подробно рассмотрен метод обучения с частичным привлечением учителя для реализации задачи классификации на графе. В качестве классов в экспериментах выступают значения атрибута "Возраст", а для определения весов ребер социального графа предложены такие методы машинного обучения, как: логистическая регрессия, метод K ближайших соседей и случайный лес.
  В четвертой главе предложен способ сведения задачи классификации на графе к задаче линейного программирования и рассмотрен возможный вариант ее решения. 
  В конце работы проведен анализ всех полученных в процессе исследования результатов и заключен вывод о том, что цель определения скрытых атрибутов пользователей достигнута.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation paper is devoted to the methods of inferring attributes of social network users using social graph analysis.
  At the begin of the paper various social networks, the composition of user profiles and the possibility of application of the topic are considered.
  The aim of the paper is to develop a common method for determining the hidden attributes of social network users and testing it on two tasks: determination the value of an unknown attribute of the center of ego-network; determination of the values of the unknown attribute of all users in the social graph.
  The first chapter describes the process of collecting and storing data from the social networks, also the dependence between the friendship and the attributes is presented.
  In the second chapter some heuristic algorithms to determine the hidden attribute "Age" are developed and their results are presented.
  In the third chapter the method of the semi-supervised learning for the classification problem on a graph is considered. The values of the attribute "Age" are taken as the classes in the experiments, and there are provided to determine the weights of the edges of the social graph such methods of machine learning as logistic regression, K nearest neighbors and random forest.
  The fourth chapter provides a method of reducing classification problem on a graph to a linear programming problem and its possible solution is considered.
  At the end of the paper the obtained results are analyzed and the aim of determining the users attributes is achieved.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ социальных сетей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальный граф
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с частичным привлечением учителя
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social network analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semi-supervised learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social graph
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Inferring attributes of social networks users using social graph analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение скрытых атрибутов пользователей социальных сетей с помощью анализа социального графа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st013615.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4511/1/st013615.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 725,94 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4511/2/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,73 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4511/6/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,78 kB