Предсказание атрибутов профиля пользователя социальной сети путем анализа сообществ графа его ближайшего окружения

Определение скрытых атрибутов пользователя онлайновых социальных сетей - одна из важнейших проблем анализа социальных данных. Предложен подход к определению неуказанных или скрытых атрибутов пользователя путем анализа структуры графа его ближайшего окружения и атрибутов вершин этого графа. Выполнено сравнение предлагаемого метода с другими методами на выборках графов ближайшего окружения пользователей из социальных сетей Facebook, Twitter и ВКонтакте. Алгоритм показал высокие значения F-меры, точности и полноты по предсказыванию отдельных атрибутов профиля таких, как родной город или место обучения пользователя. Использование предлагаемого алгоритма с дополнительными источниками информации позволит с высокой точностью раскрыть личность анонимного пользователя социальной сети по его связям с другими пользователями.

Литература

[1] Davis C.A.J., Pappa G.L., de Oliveira D.R.R., de Zima A.F. Inferring the location of twitter messages based on user relationships // T. GIS. 2011. Vol. 15. No. 6. P. 735-751. DOI: 10.1111/j.1467-9671.2011.01297.x URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-9671.2011.01297.x/abstract

[2] Li R., Wang C., Chang K. C.-C. User profiling in an ego network: co-profiling attributes and relationships // Proc. 23rd Int. Conf. on World Wide Web. WWW ’14. New York: ACM, 2014. P. 819-830. URL: http://wwwconference.org/proceedings/www2014/proceedings/p819.pdf

[3] Dong Y., Yang Y., Tang J., Yang Y., Chawla N.V. Inferring user demographics and social strategies in mobile social networks // Proc. 20th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. KDD ’14. New York: ACM, 2014. P. 15-24.

[4] Анализ социальных сетей: методы и приложения / А. Коршунов, И. Белобородов, Н. Бузун, В. Аванесов и др. // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26. № 1. С. 439-456. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/analiz-sotsialnyh-setey-metody-i-prilozheniya

[5] Mislove A., Viswanath B., Gummadi K.P., Druschel P. You are who you know: inferring user profiles in online social networks // Proc. 3d ACM Int. Conf. on Web Search and Data Mining. WSDM ’10. New York: ACM. 2010. P. 251-260.

[6] Chaabane A., Acs G., Kaafar M. You are what you like! Information leakage through users’ interests // Proc. Annual Network and Distributed System Security Symposium. 2012.

[7] Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Proc. of the National Academy of Sciences. 2013. Vol. 110. No. 15. P. 5802-5805. DOI: 10.1073/pnas.1218772110 URL: http://www.pnas.org/content/110/15/5802.full

[8] Dougnon R.Y., Fournier-Viger P., Nkambou R. Advances in artificial intelligence // Proc. 28th Canadian Conf. on Artificial Intelligence. Canada: Springer International Publishing, 2015. P. 84-99.

[9] Yang J., Leskovec J. Community-affiliation graph model for overlapping network community detection // 12th IEEE Int. Conf. on Data Mining, ICDM 2012. 2012. P. 1170-1175. DOI: 10.1109/ICDM.2012.139 URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/6413734

[10] Чесноков В.О. Выделение пересекающихся сообществ в социальных графах по мажоритарному признаку соседей // ЛОМОНОСОВ - 2016. XXIII Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых. 2016. М.: МАКС Пресс, 2016. С. 49-51.

[11] Clauset A., Newman M.E.J. Moore C. Finding community structure in very large networks // Phys. Rev. E. 2004. Vol. 70. No. 6. P. 1-6. DOI: 10.1103/PhysRevE.70.066111 URL: http://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.70.066111

[12] Rosvall M., Bergstrom C.T. Maps of random walks on complex networks reveal community structure // Proc. of the National Academy of Sciences. 2008. Vol. 105. No. 4. P. 1118-1123. DOI: 10.1073/pnas.0706851105 URL: http://www.pnas.org/content/105/4/1118.full

[13] Yang J., Leskovec J. Overlapping community detection at scale: a nonnegative matrix factorization approach // Proc. of the 6th ACM Int. Conf. on Web Search and Data Mining. WSDM ’13. New York, 2013. P. 587-596. DOI: 10.1145/2433396.2433471 URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2433396.2433471

[14] Yang J., McAuley J.J., Leskovec J. Community detection in networks with node attributes // 2013 IEEE 13th Int. Conf. on Data Mining. 2013. P. 1151-1156.

[15] Leskovec J., Krevl A. SNAP datasets: Stanford large network dataset collection // Stanford Network Analysis Project: веб-сайт. URL: https://snap.stanford.edu/data (дата обращения: 12.01.2017).

[16] Чесноков В.О., Ключарёв П.Г. Выделение сообществ в социальных графах по множеству признаков с частичной информацией // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 9. С. 188-199. DOI: 10.7463/0915.0811704