Публикация научных работ

Физико-математические науки

Обход социального графа для определения людей в социальных сетях, обладающих общим значением произвольного атрибута с заданной выборкой пользователей / Round of the social count for definition of people on the social networks possessing the general meanin

Шомполов Игорь Григорьевич / Shompolov Igor – доктор педагогических наук, кандидат физико-математических наук, преподаватель, кафедра высшей математики;

Сидорец Роман Андреевич / Sidorets Roman - бакалавр прикладных математики и физики, соискатель степени магистра, Московский физико-технический институт, г. Москва

Аннотация: в работе описан метод поиска множества пользователей в социальной сети «Вконтакте», обладающих общим значением произвольного атрибута. Обладая информацией о заданной выборке пользователей заранее, посредством найденного объединения или же списка группы лиц, обладающих общим значением произвольного атрибута, можно найти большее (отличное от выбранного) множество с той же характеристикой. Данная задача имеет практическое бизнес-применение и изучена недостаточно подробно. В частности, задача поиска потенциальных покупателей того или иного товара, потенциальных пользователей того или иного ресурса, интересантов в тех или иных услугах – у всех этих групп есть общий атрибут (интерес). В работе не рассматривается задача выявления этого атрибута, а рассматривается задача нахождения подмножества пользователей, наделенных данных атрибутом на основе произвольной выборки объединенных данным атрибутом людей. Кроме того, рассмотренный метод сравнен с аналогами, проведены эксперименты, подтверждающие корректность и эффективность метода. Рассмотрена возможность применения метода в области работы с абитуриентами МФТИ или же поиск объединений студентов по тем или иным интересам.

Abstract: in work the method of search of a great number of the users on social network possessing a general meaning of any attribute is described. Possessing information about the set selection of the users possessing a general meaning of any attribute it is possible to find a bigger set with the same characteristic. This task has practical business application and is studied insufficiently in detail. In particular, the task of search of potential buyers of these or those goods, potential users of this or that resource, interested parties in these or those services – at all these groups is general attribute (interest). In work the task of identification of this attribute isn't considered, and the task of finding of a subset of users of the allocated data on the basis of any selection of the people united by this attribute is considered by attribute. Besides, the considered method is compared to analogs, the experiments confirming a correctness and efficiency of a method are made. The possibility of application of a method in the field of work from the entrant of MIPT is considered.

Ключевые слова: атрибут, социальные сети, выявление, большие числа групп, Вконтакте, анализ, пользователи, покупатели.

Keywords: attribute, social networks, identification, large numbers of groups, VKontakte, analysis, users, buyers.

Литература

1. Boyd D. M., Ellison N. B. Social network sites: Definition, history, and scholarship // Journal of Computer-Mediated Communication, 2007. 13 (1), article 11. 
2. Pallis G., Zeinalipour-Yazti D., Dikaiakos Marios D. Online Social Networks: Status and Trends // New Directions in Web Data Management 1, Studies in Computational Intelligence Volume 331, 2011. Pp. 213-234. 
3. Najork M., Wiener J. L. Breadth-first crawling yields high-quality pages // Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web. ACM, 2001. С. 114-118. 
4. Leskovec J., Faloutsos C. Sampling from large graphs //Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2006. С. 631-636. 
5. Buzun N., Korshunov A. Innovative Methods and Measures in Overlapping Community Detection // Proceedings of the International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2012), Brussel, Belgium.
6. Бузун Н., Коршунов А. Выявление пересекающихся сообществ в социальных сетях // Доклады Всероссийской научной конференции «Анализ изображений, сетей и текстов» АИСТ'2012. Екатеринбург, 16-18 марта 2012 г.
7. [Электронный ресурс]: FacebookOpenGraph. Режим доступа: https://developers.facebook.com/docs//.
8. Social Network Data Analytics. Editors: Charu C. Aggarwal // Springer, 2011
9. Бартунов С., Коршунов А. Идентификация пользователей социальных сетей в Интернет на основе социальных связей // Доклады Всероссийской научной конференции «Анализ изображений, сетей и текстов» (АИСТ’2012). Екатеринбург, 16-18 марта 2012 г
10. Коршунов А. Задачи и методы определения атрибутов пользователей социальных сетей // Труды. – 2013.
11. Коршунов А. и др. Анализ социальных сетей: методы и приложения // Труды Института системного программирования РАН, 2014. Т. 26. №. 1.
12. Шомполов И. Г. Новые образовательные технологии научно-педагогической системы выявления, отбора и методического сопровождения одаренных школьников в рамках межвузовской системы образования в московском физико-техническом институте в 2014/2015 учебном году. // МФТИ, 2015.
13. Коршунов А. Определение демографических атрибутов пользователей микроблогов // Труды Института системного программирования РАН. Том 25, 2013 г. С. 179-194.

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях