ПРО ОДИН МЕТОД ОЦІНКИ ПЕРЕТИНУ АУДИТОРІЙ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ
Ключові слова:
контент, перекриття, соціальні мережі, алгоритм
Анотація
У цій статті пропонується загальне формулювання мережі перетину аудиторій в соціальних мереж, а також простий алгоритм для визначення перетину аудиторії двох окремих користувачів, який базується на використанні публічних даних про їх послідовників. Запропоновано альтернативний підхід пошуку перетину аудиторій, який базується на схожості користувачів на основі лише загальнодоступних даних. Підхід дозволяє розглядати сигнали схожості контенту і особливостей поведінки для застосування у загальних статистичних моделях, що формалізують типові для мереж характеристики (коваріати), такі як пряма участь впливових осіб в загальних обговореннях; відносні розміри і історії впливових осіб, а також посилання на аналогічний сторонній контент для відновлення цензурованих мережевих структур і властивостей. Для валідації результатів застосовано процес калібрації і встановлено наявність залежності перетину аудиторій користувачів від схожості створеного ними контенту та особливостей їх поведінки.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Subhayan Mukerjee, Sílvia Majó-Vázquez, and Sandra González-Bailón. Networks of Audience Overlap in the Consumption of Digital News// Journal of Communication.- 2008. - V.68. – Iss.1. – Pp.26–50.
2. Twitter API v1.1. [Online] – Available from: https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/v1.
3. Zhang Y, Jin R, Zhou Z H. Understanding bag-of-words model: A statistical framework. // International Journal of Machine Learning and Cybernetics. – 2010. - 1(1). – Pp.43-52.
4. Beyer, Hans-Georg, Schwefel, Hans-Paul. Evolution strategies - A comprehensive introduction// Natural Computing. – 2002. - 1(1). – Pp.3-52.
5. Daniel Cer, Yinfei Yang, Sheng-yi Kong, Nan Hua, Nicole Limtiaco, Rhomni St John, Noah Constant, Mario Guajardo-Cespedes, et al. Universal sentence encoder// arXiv preprint, 2018. arXiv: 1803.11175.
6. Гусарова Н.Ф. Анализ социальных сетей. Основные понятия и метрики. – СПб.: Университет ИТМО, 2016. – 67 с.
2. Twitter API v1.1. [Online] – Available from: https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/v1.
3. Zhang Y, Jin R, Zhou Z H. Understanding bag-of-words model: A statistical framework. // International Journal of Machine Learning and Cybernetics. – 2010. - 1(1). – Pp.43-52.
4. Beyer, Hans-Georg, Schwefel, Hans-Paul. Evolution strategies - A comprehensive introduction// Natural Computing. – 2002. - 1(1). – Pp.3-52.
5. Daniel Cer, Yinfei Yang, Sheng-yi Kong, Nan Hua, Nicole Limtiaco, Rhomni St John, Noah Constant, Mario Guajardo-Cespedes, et al. Universal sentence encoder// arXiv preprint, 2018. arXiv: 1803.11175.
6. Гусарова Н.Ф. Анализ социальных сетей. Основные понятия и метрики. – СПб.: Университет ИТМО, 2016. – 67 с.
Опубліковано
2021-12-01
Як цитувати
Ivohin E. Про один метод оцінки перетину аудиторій у соціальних мережах / E. Ivohin, V. Gavrilenko, P. Vavryk // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2021. – Т. 4 (66). – С. 48-51. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.4.048.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
