Abstract—User's personal social net

Abstract—User's personal social networks are big and cluttered, yet contain highly valuable information.Organizing users’ friends into circles or communities is a fundamental task in social network research.Social network sites allow users to manually categorize their friends into social circles; however this process is laborious and inadaptable to changes. In this paper, we study novel ways of automatically determining users’ social circles.We treat this task as a classification problem on a user's ego-network, a network of connections between friends. Based on Bayesian Network (BN), we develop a model for determining whether a query user Uq is in main user Um’s social circle. First, we transform the original social network data to make it suitable for BN modeling, and build an Initial Bayesian Network (IBN) of Um using the state-of-the-art BN learning algorithm. Then, we propose a new method to improve the IBN by adding important parents to the class variable. Lastly, leveraging carefully designed threshold, we use the final BN to determine the existence of Uq in the social circle of Um. Modeling social circle with BN allows us to quantify user’s social circle existence with probability and run query with missing values/evidences. Using ground-truth data from Facebook and Twitter, experimental results indicate that our BN model could accurately determine user’s existence in social circle and outperforms four baseline predictors, namely Naïve Bayes, IBL, OneR and J48, showing promising application potential in the social circle research area.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งสังคมออนไลน์ส่วนบุคคลของผู้ใช้ ได้ cluttered ยังประกอบด้วยเพื่อนผู้ใช้ information.Organizing ในมีคุณค่าสูงเป็นวงกลม หรือชุมชนเป็นพื้นฐานงานวิจัยเครือข่ายสังคม เว็บไซต์เครือข่ายสังคมที่อนุญาตให้ผู้ใช้เพื่อจัดประเภทของเพื่อนในวงสังคม ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้จะลำบาก และ inadaptable เปลี่ยนแปลง ในเอกสารนี้ เราศึกษาวิธีนวนิยายกำหนดวงสังคมของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ เราถือว่างานนี้เป็นปัญหาการจัดประเภทในผู้อาตมาเครือข่าย เครือข่ายการเชื่อมต่อระหว่างเพื่อน เราพัฒนาแบบจำลองสำหรับการกำหนดว่า ผู้สอบถาม Uq อยู่ในวงสังคมของผู้ใช้หลัก Um อยู่บนทฤษฎีเครือข่าย (พัน), ครั้งแรก เราแปลงข้อมูลเครือข่ายทางสังคมเดิมให้เหมาะสมกับโมเดลพัน และสร้างการเริ่มต้นทฤษฎีเครือข่าย (บิน) ของ Um โดยใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้พันรัฐ-of-the-art จากนั้น เราสามารถเสนอวิธีการใหม่เพื่อปรับปรุงการบินพ่อแม่สำคัญกับตัวแปรคลาส สุดท้าย ใช้อย่างระมัดระวังมาจำกัด เราใช้พันสุดท้ายเพื่อตรวจสอบการมีอยู่ของ Uq ในวงสังคมของ Um สร้างโมเดลวงสังคมกับพันช่วยให้เราสามารถกำหนดปริมาณอยู่วงสังคมของผู้ใช้ มีความน่าเป็น และเรียกใช้แบบสอบถาม มีสภาพขาดค่า โดยใช้พื้นความจริงข้อมูลจาก Facebook และ Twitter ผลการทดลองระบุว่า รุ่นพันของเราถูกต้องกำหนดผู้ดำรงอยู่ในวงสังคม และ outperforms predictors หลักสี่ ได้แก่ Bayes ขำน่า IBL, OneR และ J48 แสดงแอพลิเคชันสัญญาอาจเกิดขึ้นในวงสังคมวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายทางสังคมที่ผู้ใช้ส่วนบุคคลบทคัดย่อของมีขนาดใหญ่และรกยังมีผู้ใช้ที่มีคุณค่าสูง information.Organizing เพื่อนเข้ามาในวงการหรือชุมชนเป็นงานพื้นฐานในเครือข่ายสังคมเว็บไซต์เครือข่าย research.Social ให้ผู้ใช้สามารถจัดหมวดหมู่ด้วยตนเองเพื่อนของพวกเขาเข้ามาในวงการสังคม แต่ขั้นตอนนี้จะลำบากและ inadaptable การเปลี่ยนแปลง ในบทความนี้เราศึกษาวิธีใหม่ของการกำหนดให้ผู้ใช้โดยอัตโนมัติสังคม circles.We รักษางานนี้เป็นปัญหาในการจัดหมวดหมู่ของผู้ใช้อัตตาเครือข่ายเครือข่ายการเชื่อมต่อระหว่างเพื่อน ขึ้นอยู่กับเครือข่ายแบบเบย์ (BN) เราพัฒนารูปแบบในการพิจารณาว่าผู้ใช้แบบสอบถาม UQ เป็นผู้ใช้หลักในวงสังคมอืมของ ครั้งแรกที่เราแปลงเดิมข้อมูลเครือข่ายทางสังคมที่จะทำให้มันเหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลอง BN และสร้างเครือข่ายแบบเบย์ครั้งแรก (ไอบี) ของ Um ใช้รัฐของศิลปะการเรียนรู้ขั้นตอนวิธี BN จากนั้นเราจะเสนอวิธีการใหม่ในการปรับปรุงโดยการเพิ่ม IBN พ่อแม่ของตัวแปรที่สำคัญในการเรียน สุดท้ายใช้ประโยชน์จากเกณฑ์การออกแบบอย่างระมัดระวังเราจะใช้ขั้นสุดท้าย BN เพื่อตรวจสอบการดำรงอยู่ของ UQ ในวงสังคมของ Um การสร้างแบบจำลองวงสังคมกับ BN ช่วยให้เราสามารถที่จะหาจำนวนการดำรงอยู่ของวงสังคมของผู้ใช้ที่มีความน่าจะเป็นและเรียกใช้แบบสอบถามที่มีค่าที่หายไป / หลักฐาน โดยใช้ข้อมูลพื้นความจริงจาก Facebook และ Twitter ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า BN รูปแบบของเราได้อย่างถูกต้องสามารถตรวจสอบการดำรงอยู่ของผู้ใช้ในวงสังคมและมีประสิทธิภาพดีกว่าสี่ทำนายพื้นฐานคือNaïve Bayes, IBL, Oner และ J48 แสดงศักยภาพแอพลิเคชันที่มีแนวโน้มในการวิจัยวงสังคม พื้นที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรมส่วนบุคคลของผู้ใช้เครือข่ายทางสังคมจะใหญ่และรก ยังประกอบด้วยข้อมูลที่มีคุณค่าสูง การจัดเพื่อนของผู้ใช้เป็นวงกลมหรือชุมชน เป็นงานวิจัยพื้นฐานในเครือข่ายสังคม เว็บไซต์เครือข่ายทางสังคมที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดหมวดหมู่เพื่อนๆในแวดวงสังคม อย่างไรก็ตามขั้นตอนนี้จะลําบากและ inadaptable เพื่อการเปลี่ยนแปลง ในกระดาษนี้เราศึกษาวิธีใหม่ของผู้ใช้โดยอัตโนมัติกำหนดวงการสังคม เราถือว่างานนี้เป็นปัญหาการจำแนกเครือข่ายอัตตาของผู้ใช้เครือข่ายของความสัมพันธ์ระหว่างเพื่อน ตามแบบเครือข่าย ( BN ) เราพัฒนารูปแบบเพื่อระบุว่าผู้ใช้อยู่ในแบบสอบถาม UQ วงกลมหลักของผู้ใช้ . . . สังคม ครั้งแรกเราแปลงข้อมูลเครือข่ายเดิมเพื่อให้เหมาะกับตลาด และสร้างเครือข่ายคชกรรมแบบแรก ( บน ) อืมใช้รัฐ - of - the - art BN การเรียนรู้ขั้นตอนวิธี จากนั้น เราขอเสนอวิธีการใหม่เพื่อปรับปรุงบน โดยการเพิ่มที่สำคัญผู้ปกครองชั้นเรียนตัวแปร สุดท้าย ใช้เกณฑ์ที่ออกแบบมาอย่างระมัดระวังเราใช้ทรูสุดท้ายเพื่อตรวจสอบการมีอยู่ของ UQ ในแวดวงสังคมของ . . . แบบวงกลมทางสังคมกับ BN ช่วยให้เราหาตัวตนในวงสังคมของผู้ใช้ด้วย ความน่าจะเป็น และเรียกใช้แบบสอบถามที่มีค่าสูญหาย / หลักฐาน การใช้ข้อมูลความจริงพื้นดินจาก Facebook และ Twitter ,ผลการทดลองพบว่า แบบจำลอง BN ของเราอาจถูกต้องตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้ในแวดวงสังคมและมีประสิทธิภาพดีกว่าตัว 4 ฐาน คือ นา ไตได้ Bayes โดย j48 IBL , , และแสดงศักยภาพการสัญญาในแวดวงสังคมการวิจัยในพื้นที่