Εφαρμογή τεχνικών εξόρυξης σε δεδομένα Παγκοσμίου Ιστού:
Creators: name: Μαντάς, Νικόλαος Στυλιανού
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2010
Subjects: Εξόρυξη γνώσης σε δεδομένα Παγκοσμίου Ιστού
Κοινωνικά Δίκτυα
Ανάλυση Κοινωνικών Δικτύων
Web Mining
Social Networks
Social Network Analysis

description: Στην εποχή της πληροφορίας, οι άνθρωποι αναπτύσσουν την κοινωνικότητά τους σε ψηφιακούς κόσμους προσωπικών επαφών που ονομάζονται «Κοινωνικά Δίκτυα». Οι υπηρεσίες Κοινωνικής Δικτύωσης παρουσιάζουν ραγδαία εξέλιξη, με τον αριθμό των εγγεγραμμένων χρηστών και τον όγκο των διαθέσιμων πληροφοριών να πολλαπλασιάζονται με θεαματικό ρυθμό. Καθίσταται, λοιπόν, επιτακτική η ανάγκη εφαρμογής τεχνικών εξόρυξης γνώσης. Οι ιστότοποι κοινωνικών δικτύων, όπως Facebook.com, Hi5.com κ.ά. περιλαμβάνουν δεδομένα τα οποία μπορούν να υποστούν εξόρυξη προκειμένου να γίνουν προβλέψεις σχετικά με το ποιος είναι φίλος ποιου. Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η μελέτη των συστημάτων σύστασης φίλων σε κοινωνικά δίκτυα. Τα υπάρχοντα συστήματα συστάσεων φίλων συγκεντρώνουν πληροφορίες από τις κοινωνικές επαφές των χρηστών, κατασκευάζουν ένα μεγάλο διασυνδεδεμένο κοινωνικό δίκτυο και βασιζόμενα σε κοινές φιλίες προτείνουν στους χρήστες νέους φίλους. Ωστόσο, δεν εκμεταλλεύονται αποδοτικά τις ομοιότητες όλων των κόμβων του κοινωνικού δικτύου. Προς αυτήν την κατεύθυνση και βασιζόμενοι σε τεχνικές φασματικής ομαδοποίησης, προτείνουμε έναν νέο συνδυαστικό αλγόριθμο, ο οποίος συστήνει νέους φίλους λαμβάνοντας υπόψη την ομοιότητα ανάμεσα σε κάθε ζεύγος χρηστών του κοινωνικού δικτύου. Για τις ανάγκες της αξιολόγησης, κατασκευάστηκαν τεχνητά σύνολα δεδομένων, ενώ για τη συλλογή πραγματικών δεδομένων από το Hi5.com υλοποιήθηκε ένας web crawler. Πραγματοποιήθηκε εκτενής πειραματική σύγκριση της προτεινόμενης μεθόδου έναντι άλλων αλγορίθμων και τα αποτελέσματα έδειξαν ότι ο δικός μας αλγόριθμος, MultiCutLink, υπερέχει ως προς την ορθότητα και την ανάκληση.
description: In this time of information people tend to exercise their social skills in digital worlds developing personal contacts in what are known as “Social Networks”. Social Networking Services mushroom rapidly and it is observed that the number of active members and the volume of available information are multiplying at unprecedented rates. It is, therefore, of paramount importance that data mining methods be used. Social Network Sites (SNS) such as Facebook.com and Hi5.com include data that can be mined so as to be determined who is friend with whom. The purpose of this paper is the study of systems for recommending friends in social networks. The already existing systems for recommending friends gather information that is drawn from the contacts of the older users. They create a vast inter-connected social network and suggest new friends based on the number of common friends among users. However, these Recommendation Systems do not take advantage of the similarities of all the nodes in the social network adequately. Working towards that and based on the techniques of spectral clustering, we venture to suggest a new combinatory algorithm, which will introduce new friends taking into consideration the similarity between every pair of users in the social network. For the assessment of the algorithm, artificial datasets were constructed, whereas a crawler was used for the gathering of the real datasets from Hi5. A wide experimental comparison of the suggested method against other algorithms was materialized and the results showed that our algorithm, MultiCutLink, is superior in its precision and recall.