title: Methods for user business account geolocation detection in Twitter social network
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Утешев Алексей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Utesev Aleksej Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сошникова Мария Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sosnikova Maria Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062154
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32371
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвещена определению геопозициий пользователей в социальнй сети Твиттер. Целью являлось изучение существующих методов, их применение для определения геопозиций пользователей бизнес-аккаунта и отображение полученных данных в удбном для восприятия формате. В работе был проведен анализ сциальной сети Твиттер для более глубокого понимания контекста задачи. После рассмотрения уже существующих решений задачи, были сбраны данные о подписчиках бизнес-аккаунта и выбран датасет для обучения моделей. Далее было проведено обучение нейросетевых моделей и сравнение полученных результатов. Модель, показавшая лучший результат, была использвана для определения геопозиций подписчиков бизнес-аккаунта. Полученные геопозиции были представлены в виде тепловой карты. В конце работы представлены выводы, заключение и список литературы. Рассмотренные в работе алгоритмы могут быть успешно применены для определения местоположения пользователей социальнной сети Твиттер.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is devoted to determining the geopositions of users in the social network Twitter. The goal was to study the existing methods, apply them to determine the geolocations of business account users, and display the received data in a convenient format for perception. In this paper, we analyzed the social network Twitter for a deeper understanding of the context of the task. After reviewing the existing solutions to the problem, data on business account subscribers was collected and a dataset was selected for training models. Next, neural network models were trained and the results were compared. The model that showed the best result was used to determine the geolocations of business account subscribers. The resulting geopositions were presented in the form of a heat map. At the end of the work, the conclusion and list of references are presented. The algorithms considered in this paper can be successfully applied to determine the location of users of the social network Twitter.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геопозиции пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: твиттер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тепловая карта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: задача классификации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение моделей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user geoposition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: twitter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heatmap
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model trraining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods for user business account geolocation detection in Twitter social network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы определения геопозиций пользователей бизнес-аккаунта в социальной сети Твиттер
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Soshnikova_Mariia.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32371/1/VKR_Soshnikova_Mariia.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 744,36 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Sosnikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32371/2/reviewSV_Otzyv_Sosnikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 220,96 kB