• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Лебедев Иннокентий Владимирович
Экспериментальное исследование методов прогнозирования популярности новостных сообщений
2017
Данная работа посвящена прогнозированию популярности сообщений в социальных сетях на основе модели интересов пользователей.

В работе изучены традиционные подходы к прогнозированию популярности. В частности,

рассмотрены различные теоретические алгоритмы, применяемые для решения этой задачи, а также рассмотрены открытые и коммерчески доступные средства мониторинга и анализа популярности трендов. Также предложена ранее неизвестная модель описания интересов пользователя на основании анализа тональности текстов, написанных им в социальной сети и выполнено применение модели к задаче прогнозирования популярности сообщений.

Прогнозирование выполняется на основе анализа текста сообщения, профиля автора сообщения и рассматриваемого сообщества. Рассматриваемый язык – русский, объект изучения – сообщества в социальной сети ВКонтакте. Для получения данных была создана вспомогательная система сбора сетевой и текстовой информации из социальных сетей. Обучение и оценка качества работы метода выполнялась для более чем 1 миллиона случайных сообщений из 6000 сообществ социальной сети ВКонтакте. В ходе исследования были использованы алгоритмы классификации Random Forest, Support Vector Machine и k-Nearest Neighbors. Полученный классификатор относил сообщение к одному из четырех интервалов популярности (“не востребованные”, “низкопопулярные”, “среднепулярные”, “высокопопулярные”), полученных на основе разбиения распределения количества лайков сообщений по квантилям. Полученная F1-мера с использованием предложенного метода составила 0.77, что на 12% выше базового алгоритма без использования тематических свойств сообщества.

Работа содержит 56 страницу, 3 главы, 29 рисунков, 16 таблиц, 44 источник, 2 приложения.

Ключевые слова: Анализ тональности, классификация, социальные сети, машинное обучение, отбор признаков, обучение модели, предсказание популярности.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР