Link prediction based on multi-modal social networks:
Creators: name: Περέντης, Χρήστος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Εξόρυξη δεδομένων
Συστήματα συστάσεων
Παγκόσμιος ιστός 2.0
Data mining
Recommender sytems
Web 2.0

description: Οι υπηρεσίες Κοινωνικών Δικτύων (Online Social Networks) όπως το Facebook και το MySpace γνωρίζουν μεγάλη αποδοχή από τους χρήστες του Παγκόσμιου Ιστού μέσα στα τελευταία χρόνια. Μέσα από αυτά, δίνεται η δυνατότητα στους χρήστες να δημιουργήσουν ένα πλήθος διαφορετικού τύπου αλληλεπιδράσεων. Τέτοιες είναι η εύκολη ανταλλαγή ψηφιακού περιεχομένου, η εύρεση παλαιών και η δημιουργία νέων φιλιών μέσω της επέκτασης του κοινωνικού κύκλου, η ανταλλαγή απόψεων, καθώς και η συμμετοχή σε δικτυακές ομάδες κτλ. Μέσα σε αυτά τα πλαίσια, παρουσιάζεται η ανάγκη για την ύπαρξη εκείνων των μηχανισμών που μπορούν να υποστηρίξουν την σύσταση σχετικών προσώπων ή αντικειμένων στους χρήστες, μέσα από ένα μεγάλο όγκο ετερογενών δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο Διαδίκτυο. Οι υπηρεσίες κοινωνικής δικτύωσης, παρέχουν στους χρήστες συστάσεις άλλων χρηστών ή αντικειμένων με τα οποία οι χρήστες υπάρχει πιθανότητα να συσχετίζονται με βάση τις παρούσες κοινές φιλίες ή κοινές προτιμήσεις για κάποια αντικείμενα. Τα συστήματα συστάσεων καλύπτουν αυτή την ανάγκη, βασιζόμενα σε εμφανείς και αφανείς σχέσεις που διατηρούν οι χρήστες μεταξύ τους ή σε σχέση με άλλα αντικείμενα. Συγκεκριμένα, η ερευνητική περιοχή του Link Prediction, λαμβάνει υπόψη τις παρούσες αυτές σχέσεις, προσπαθώντας να προβλέψει συσχετίσεις που πρόκειται να προκύψουν στο μέλλον. Οι περισσότερες ερευνητικές μελέτες που έχουν ήδη πραγματοποιηθεί στο χώρο, λαμβάνουν υπόψη κυρίως μία μοναδική πηγή για την παραγωγή συστάσεων χρηστών. Βασικός στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι να εκμεταλλευτεί περισσότερες από μία πηγές πληροφορίας, βασιζόμενη τόσο σε ένα δίκτυο φιλίας, όσο και σε ένα δίκτυο κοινών αντικειμένων που μοιράζονται οι χρήστες, για τη βέλτιστη σύσταση χρήστη. Υιοθετώντας ένα γνωστό μέτρο (Katz status index) για τον υπολογισμό της συσχέτισης χρηστών και αντικειμένων, ελέγχουμε την απόδοσή του όταν του παρέχεται πληροφορία από μία ή περισσότερες πηγές, αποδεικνύοντας την ενίσχυση της πρόβλεψης στη δεύτερη περίπτωση.
description: Online social networks (OSNs) such as Facebook and MySpace, are aware of high acceptance since they enable users to share digital content (links, pictures, videos), express or share opinions and expand their social circle, by making new friends. All these kinds of interactions that users participate in, lead to the evolution and expansion of the social network over time. OSNs support users, providing them with friend recommendations based on the existing explicit friendship network they gradually build. This task refers to the Link Prediction problem, where given a snapshot of a social network we try to infer which new future interactions are likely to occur in the near future, among its members. Most of the related work focuses on the structural properties of a single type of network to provide user recommendations. However, users form several implicit networks due to a number of interactions with items such as co-sharing a group, co-commenting on posts or co-tagging photos. In addition, the majority of earlier work uses this kind of auxiliary (user-item) sources in order to only recommend items to users. Main aim of this thesis is to exploit such implicit interactions, which are simultaneously being formed within social networks, (relating users with items) in order to provide enhanced user recommendations or to be fully used in absence of information from the explicit friendship network. Katz status index, a global-based approach, is adopted for the computation of users "proximity" in a social graph. Several extensions of the Katz measure are taken into account, including this of using only a single source but also other combined cases using auxiliary user-item relationships. The premise, that considering also auxiliary sources will perform more accurate user recommendations, is experimentally verified.