Например, Бобцов

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕАКЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 

Аннотация:

Предмет исследования. Выполнен сравнительный анализ методов прогнозирования реакции пользователей на сообщение, опубликованное в социальных сетях, средствами машинного обучения. Предпочтение отдано методу, обеспечивающему наибольшую точность. Метод. Применены методы машинного обучения: метод опорных векторов, метод градиентного бустинга, случайный лес и многослойный перцептрон. В качестве референтной методики предсказания использован статистический метод регрессионного анализа — линейная регрессия. Векторизация записей для получения количественных характеристик их содержимого проведена методами «Bag of Words», TF-IDF, Word2Vec. Качество прогноза оценивалось с помощью коэффициента детерминации R2. Основные результаты. Численный эксперимент выполнен с использованием набора данных, собранных в социальной сети «ВКонтакте». Набор содержал информацию о подписчиках сообщества, публикациях, отметках «мне нравится», «рассказать друзьям» и комментариях к публикациям. Прогнозировалось количество отметок и число комментариев под размещенной публикацией в зависимости от ее содержания. Наиболее точные результаты получены при прогнозировании числа комментариев. Качество прогнозов количества отметок «мне нравится» и «рассказать друзьям» оказалось более низким. Практическая значимость. Результаты работы могут найти применение при анализе влияния новостей разного характера, в том числе «фейковых» новостей, на пользователей социальных сетей. Развитие методов предсказания позволит проводить планирование мер для ускорения или сдерживания распространения сообщений.  

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО