Analiza napovedovanja povezav z metodami nadzorovanega učenja na Facebook100 omrežju

Avtorji

  • Tim Poštuvan University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Ljubljana, Slovenia
  • Semir Salkić University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Ljubljana, Slovenia
  • Lovro Šubelj University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Ljubljana, Slovenia

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.112

Ključne besede:

napovedovanje povezav, socialna omrežja, klasifikacija, nadzorovano učenje, izbira značilk

Povzetek

Facebook je ena izmed najzanimivejših in najširše uporabljenih socialnih in medijskih platform. Njegovi podatki so konkretno vplivali na raziskovanje socialnih omrežij in na tehnike napovedovanja povezav, ki so nepogrešljive pri analizi omrežij. Članek prvi natančno analizira napovedovanja povezav na Facebook100 omrežju. Na različnih množic značilk preučimo zmogljivost večih algoritmov stroj- nega učenja. Za pridobitev značilk uporabimo vložitve omrežij in tehnike, ki temeljijo na topologiji omrežja, kot so node2vec in vektor metrik podobnosti. Poleg tega uporabimo tudi značilke vozlišč, ki so na voljo za Facebook 100 omrežje, a le redko najdene pri drugih naborih podatkov. Razložimo tudi uporabljene pristope in nazorno predstavimo rezultate. Na koncu primerjamo naše modele, kjer podamo njihove končne zmogljivosti in klasifikacijske natančnosti.

Objavljeno

22.07.2021

Kako citirati

[1]
Poštuvan, T., Salkić, S. in Šubelj, L. 2021. Analiza napovedovanja povezav z metodami nadzorovanega učenja na Facebook100 omrežju. Uporabna informatika. 29, 2 (jul. 2021). DOI:https://doi.org/10.31449/upinf.112.

Številka

Rubrike

Znanstveni prispevki