Probabilistic calculation of incomplete social network user data

Abstract

YANGIROVA, Nadiya: Pravděpodobnostní výpočet neúplných uživatelských dat sociální sítě. Diplomová práce - České vysoké učení technické v Praze. Fakulta elektrotechnická, Katedra informatiky. Vedoucí práce: Ing. Karel Frajták, Ph.D. Sociální sítě jsou jedinečným zdrojem dat o soukromém životě a zájmech skutečných lidí. Tím se otevírají nebývalé příležitosti pro řešení výzkumných a obchodních problémů (z nichž mnohé nemohly být účinně vyřešeny z důvodu nedostatku údajů). To má navíc za následek zvýšený zájem o sběr a analýzu sociálních dat od firem a výzkumných center. V diplomové práci se zabýváme problémem předpovídání skrytých dat pomocí Group Method of Data Handling, GMDH. K řešení tohoto problému najdeme model vztahu studovaných dat z profilů sociální sítě VKontakte.

YANGIROVA, Nadiya: Probabilistic calculation of incomplete social network user data. [Master's Thesis] - Czech Technical University in Prague. Faculty of Electrical Engineering, Department of Computer Science. Supervisor: Ing. Karel Frajták, Ph.D. Social networks are a unique source of data about private lives and interests of real people. This opens up unprecedented opportunities for solving research and business problems (many of which could not be solved effectively before due to the lack of data). In addition, this causes an increased interest in the collection and analysis of social data from companies and research centers. In thesis, we consider the problem of predicting hidden data using Group Method of Data Handling, GMDH. To solve this problem, we find a model of the relationship of the studied data taken from the profiles of the social network VKontakte.