title: Link prediction for social networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мишенин Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Хажоян Арсен Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Khazhoian Arsen
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: 2016-10-10T02:12:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011113
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4118
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе проводится обзор существующих популярных методов предсказания ссылок в социальном графе, а так же проводится попытка задействовать информацию о виде связей между пользователями, что показало хороший результат на рассмотренных данных. Для предсказания использовались такие популярные методы машинного обучения, как случайный лес, градиентный бустинг деревьев, метод опорных векторов и метод k ближайших соседей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work reviews several popular methods of link prediction. Besides reviewing those methods, I have made use of the information about link's characteristics, which showed some good results. During learning some popular machine learning algorithms were used, such as Random forest, Gradient boosting, Support Vector Machine and k Nearest Neighbors.
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: предсказание ссылок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social network analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: link prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Link prediction for social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Предсказание ссылок в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4118/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 332,74 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4118/2/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,52 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4118/6/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,58 kB