Kogukonnapõhine aktiivsuse languse ennustamine sotsiaalvõrgustikus

Nimi
Irene Teinemaa
Kokkuvõte
Virtuaalsete sotsiaalvõrgustike haldajate seisukohalt on oluline tuvastada kasutajaid, kes kaotavad suure tõenäosusega lähitulevikus huvi nende teenuse vastu. Selliste kasutajate ennustamine lubab suunata neile kampaaniaid, hoidmaks või suurendamaks aktiivsust võrgustikus. Nimetatud probleemi lahendatakse sageli masinõppemeetodite abil, tehes ennustusi üksikisiku tasandil. Olemasolevad lahendused ei kasuta aga maksimaalselt ära kasutajate omavahelisi suhteid. Selles kontekstis tutvustame uut lähenemist, ennustamaks aktiivsuse langust kogukondade ehk omavahel tihedalt seotud kasutajate gruppide tasandil. Antud töös kasutame kahte meetodit kogukondade leidmiseks ning võrdleme tulemusi üksikkasutajate ja juhuslike kasutajate gruppidega. Analüüs näitab, et teenusest loobuda plaanivaid kasutajaid on lihtsam leida kogukondade kui üksikisiku tasandil. Tulemused näitavad, et ennustuste kvaliteet sõltub ka kasutatud kogukondade leidmise algoritmist. Meetod, mis leiab kogukonnad lokaalsel tasandil, lähtudes iga kasutaja otsesest suhtlusringkonnast, võimaldab paremaid ennustusi kui võrgustikule tervikuna orienteeritud meetod. Lisaks eelmainitule võimaldab kogukonnapõhine analüüs arvesse võtta täiendavaid tunnuseid, saamaks täpsemaid ennustusi. Saadud tulemused on aluseks uute kogukonnapõhiste meetodite väljatöötamisele, analüüsimaks kasutajate aktiivsust sotsiaalvõrgustikes ning tõstmaks turunduskampaaniate efektiivsust.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Anna Leontjeva
Kaitsmise aasta
2014
 
PDF