Location of Repository

Εκμάθηση κύκλων στα κοινωνικά δίκτυα

By Κωνσταντίνος Πηγιώτης and Konstantinos Pigiotis

Abstract

Τα τελευταία χρόνια η ανάπτυξη των κοινωνικών δικτύων είναι ραγδαία. Καθημερινά όλο και περισσότεροι άνθρωποι γίνονται μέλη σε πολλές διαδικτυακές πλατφόρμες. Κάποιες από τις πιο γνωστές αποτελούν το Facebook, Twitter και Google+. Οι χρήστες των κοινωνικών δικτύων πολλές φορές έχουν μερικές εκατοντάδες ίσως και χιλιάδες φίλους ή ακολούθους με αποτέλεσμα το προσωπικό τους δίκτυο να γίνεται αρκετά μεγάλο και περίπλοκο. Αυτό όμως οδηγεί στο εξής πρόβλημα, ότι οι χρήστες δεν μπορούν με εύκολο και αυτοματοποιημένο τρόπο να δημιουργούν ομάδες και να κατηγοριοποιούν τους φίλους τους και έτσι η συνολική εμπειρία που έχουν δεν είναι αυτή που ίσως επιθυμούν. Μέχρι στιγμής οι ιστοσελίδες κοινωνικής δικτύωσης επιτρέπουν στους χρήστες να κατηγοριοποιούν τους φίλους τους χειροκίνητα. Παρόλα αυτά, η διαδικασία είναι αρκετά δύσκολη και χρονοβόρα και απαιτεί ανανέωση κάθε φορά που αλλάζει το προσωπικό δίκτυο κάθε χρήστη. Στην παρούσα διπλωματική́ εργασία μελετώνται διάφορες τεχνικές μη επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για μοντελοποίηση του εξής προβλήματος. Ο αλγόριθμος ο οποίος κατασκευάσαμε προσπαθεί να ομαδοποιήσει τους χρήστες κάποιου κοινωνικού δικτύου με βάση τις σχέσεις που υπάρχουν μεταξύ τους και επίσης με βάση κάποια κοινά χαρακτηριστικά από το προφίλ κάθε χρήστη. Τέλος ο αλγόριθμος μας μπορεί να κατασκευάσει κύκλους οι οποίο αλληλεπικαλύπτονται καθώς και ένθετους κύκλους.In recent years the development of social networks is rapidly increasing. Everyday more and more people join in many internet platforms. Some of the best known are the Facebook, Twitter and Google+, among others. Users of social networks often have hundreds and perhaps thousands of friends or followers and subsequently, their personal network can become quite large and complex. But this leads to the following problem that users can not in an easy and automated way create groups and categorize their friends and thus, overall experience they have is not what they wish. So far social networking sites allow users to categorize their friends manually. However, the process is quite difficult and time consuming and requires renewal every time a user change their private network. This thesis has studied various non-supervised machine learning techniques that could be used for modeling this specific problem. The algorithm that we constructed is trying to group users of a social network based on the relationships that exist between them and also based on some common features of the profile of each user. Finally, our algorithm can construct circles that overlap and also nested circles

Topics: Machine learning, Clustering, Social networks, Learning circles, Learning communities, Μηχανική μάθηση, Ομαδοποίηση, Κοινωνικά δίκτυα, Εκμάθηση κύκλων, Εκμάθηση κοινοτήτων
Year: 2016
OAI identifier: oai:dspace.lib.ntua.gr:123456789/42616
Provided by: DSpace at NTUA

Suggested articles

Preview


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.