Archive for Ноябрь, 2016

Векторное представление вершин графа (29.11.2016)

Социальный граф содержит много информации о пользователях социальных сетей и
может быть использован для определения демографических атрибутов, определения
основного мест проживания и выявления ботов. Однако использование графа затруднено т.к. большинство алгоритмов классификации и регрессии не способны работать с графом непосредственно.
Для того, чтобы использовать стандартные методы машинного обучения можно
представить вершины графа в виде векторов небольшой размерности. О методах представления вершин графа в векторном виде будет рассказано на  семинаре.

Докладчик: Илья Козлов

Определение места проживания пользователей социальных сетей на основе социального графа (22.11.2016).

Доклад посвящен определению основного места проживания пользователей социальных сетей. Будет рассказано про подходы, основанные на анализе социального графа – вероятностные модели, метод распространения меток, и подход основывающийся на graph node embeddings и алгоритмах машинного обучения.

Докладчик: Юлия Трофимович

Методы построения социо-демографических профилей пользователей сети интернет (15.11.2016)

Пользователи сети Интернет, взаимодействующие в социальных медиа, как правило, имеют публичные страницы, на которых они могут указывать персональную информацию, включая социо-демографические характеристики. К таким характеристикам относятся пол, возраст,семейное положение, уровень образования, профессия, трудоустроенность, национальность, место жительства и другие. Социо-демографический профиль пользователя — набор значений его социо-демографических атрибутов. По тем или иным причинам далеко не все атрибуты заполняются пользователями. Кроме того, иногда пользователи оставляют в своих профилях ложные сведения. Отсюда возникает задача предсказания неуказанных и неверно указанных социо-демографических атрибутов пользователей. Для определения значений демографических атрибутов пользователей используются различные открытые данные, такие как: тексты публичных сообщений пользователей, отношения дружбы между пользователями, подписки пользователей на сообщества, явно указанные значения атрибутов.

Социо-демографические профили пользователей активно используются в системах интернет-маркетинга и рекомендаций, где особую важность представляет целевая аудитория предлагаемого товара, услуги, информационного продукта. Явно указанные и предсказанные значения демографических атрибутов пользователей могут использоваться как для определения целевой аудитории конкретного продукта, так и для поиска потенциальных потребителей.

В рамках доклада будет рассмотрена задача построения социо-демографических профилей пользователей социальных сетей, будет описан подход к определению значений демографических атрибутов пользователей на примере социальной сети Вконтакте. Подход основан на построении социо-лингвистического графа и применения в нем метода распространения меток.

 

Докладчик: Андрей Гомзин

Как распознать фейковые новости? Применение теории риторической структуры текста (08.11.2016)

Проблема распознавания достоверности новостей является актуальной, особенно в настоящее время, в гетерогенном информационном поле. Поэтому необходимо разработать инструменты, которые позволили бы автоматически с использованием лингвистических методов и моделей определять достоверность или недостоверность новостей, опубликованных в интернет-СМИ.

На уровне дискурса в области автоматической обработки текста можно работать с текстами в рамках теории риторической структуры. Мы собрали корпус из достоверных и недостоверных новостей и разметили их по использованным типам риторических связей.

Для решения задачи классификации текстов и машинного обучения мы использовали Support Vector Machines (для линейного ядра и rbf-ядра) и Random Forest Classifier, для обоих классификаторов с кросс-валидацией 10-fold. В качестве признаков использовались типы риторических связей (частотность), а также сочетания типов связей (типы риторических связей+биграммы и типы риторических связей+триграммы), всего в эксперименте было использовано три набора данных. Лучшие результаты мы получили при классификации с помощью Support Vector Machines с линейным ядром для первого набора данных, он оказался лучше всего линейно разделим на два класса. Модель имеет предсказательную силу (0.65), превышающую показатели для схожего исследования для английского языка, а также показатели распознавания достоверности новостей людьми.

Докладчик: Дина Писаревская