Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Подходы к определению основного места проживания пользователей социальных сетей на основе социального графа

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(6)-13

Полный текст:

Аннотация

В статье рассматриваются подходы к определению основного места проживания пользователей социальных сетей по графу образуемому в результате установления двунаправленной связи - “дружбы”. Предложен подход, базирующийся на векторном представлении вершин графа и последующем применении алгоритма классификации на основе обучения с учителем. Приведены результаты экспериментов и сравнение с референсными подходами. Показано, что предложенный подход сопоставим по качеству с другими подходами.

Об авторах

Ю. С. Трофимович
Институт системного программирования РАН
Россия


И. С. Козлов
Институт системного программирования РАН
Россия


Д. Ю. Турдаков
Институт системного программирования РАН; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


Список литературы

1. Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, Yutaka Matsuo. “Tweet Analysis for Real-Time Event Detection and Earthquake Reporting System Development”. IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng. 25.4 (Apr. 2013), pp. 919-931.

2. Alex Lamb, Michael J Paul, Mark Dredze. “Separating Fact from Fear: Tracking Flu Infections on Twitter.” Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), Atlanta. June 2013.

3. Adam Sadilek, Henry A Kautz, Vincent Silenzio. “Modeling Spread of Disease from Social Interactions.” Proceedings of the Sixth International Conference on Weblogs and Social Media, Dublin, Ireland, June 4-7, 2012.

4. Zhiyuan Cheng, James Caverlee, Kyumin Lee. “You Are Where You Tweet: A Content-based Approach to Geo-locating Twitter Users”. Proceedings of the 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. CIKM ’10. Toronto, ON, Canada: ACM, 2010, pp. 759-768.

5. Afshin Rahimi et al. “Exploiting Text and Network Context for Geolocation of Social Media Users”. CoRR abs/1506.04803 (2015).

6. Bryan Perozzi, Steven Skiena. “Exact Age Prediction in Social Networks”. Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web. WWW ’15 Companion. Florence, Italy: ACM, 2015, pp. 91-92.

7. Lars Backstrom, Eric Sun, Cameron Marlow. “Find me if you can: improving geographical prediction with social and spatial proximity”. Proceedings of the 19th international conference on World wide web. ACM. 2010, pp. 61-70.

8. David Jurgens. “That’s What Friends Are For: Inferring Location in Online Social Media Platforms Based on Social Relationships”. ICWSM 13 (2013), pp. 273-282.

9. Yantao Jia et al. “Location Prediction: A Temporal-Spatial Bayesian Model”. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 7.3 (2016), p. 31.

10. Jinpeng Chen, Yu Liu, Ming Zou. “Home location profiling for users in social media”. Information & Management 53.1 (2016), pp. 135-143.

11. Fan RK Chung. “Spectral graph theory”. CBMS regional conference series in mathematics, No. 92 (1996).

12. Oleg U Ivanov, Sergey O Bartunov. “Learning Representations in Directed Networks”. International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. Springer. 2015, pp. 196-207.

13. Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena. “Deepwalk: Online learning of social representations”. Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM. 2014, pp. 701-710.

14. T Mikolov, J Dean. “Distributed representations of words and phrases and their compositionality”. Advances in neural information processing systems (2013).

15. Michael U Gutmann, Aapo Hyvärinen. “Noise-contrastive estimation of unnormalized statistical models, with applications to natural image statistics”. Journal of Machine Learning Research 13.Feb (2012), pp. 307-361.

16. François Chollet. Keras. https://github.com/fchollet/keras. 2015.


Для цитирования:


Трофимович Ю.С., Козлов И.С., Турдаков Д.Ю. Подходы к определению основного места проживания пользователей социальных сетей на основе социального графа. Труды Института системного программирования РАН. 2016;28(6):185-196. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(6)-13

For citation:


Trofimovich Y.S., Kozlov I.S., Turdakov D.Y. Approaches to estimate location of social network users based on social graph. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2016;28(6):185-196. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2016-28(6)-13

Просмотров: 78


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)