Kullanıcılar tarafından değişik amaçla kullanılan her sosyal ağ farklı kullanıcı verileri içermektedir. Kullanıcıların farklı sosyal ağlardaki hesaplarını bulmak ve bulunan verileri birleştirip tek bir veri havuzunda derlemek hem tavsiye edici sistemleri iyileştirecek hem de kullanıcı deneyimini attıracak çok önemli bir etken olacaktır. Çalışma kapsamında özgün düğüm hizalama ve düğüm benzerlik yöntemleri önerilmiştir. Topolojik bazlı düğüm önermede çapa yöntemi kullanılırken bağlantılar arası yoğunluk ilişkileri de dikkate alınmıştır. Benzerlik tabanlı düğüm benzerlik yönteminde ise öznitelik seçim kriterleri, başlangıç noktası tespit problemi ve değişken formülasyon ile başarılı düğüm eşleştirme sayısı arttırılmıştır. Bununla birlikte bu çalışmada hem kullanıcıların profil özelliklerine göre hem de diğer kullanıcılar ile aralarındaki ilişkilere göre hizalama ve benzerlik tespiti yapılmıştır. Farklı sosyal ağlardaki aynı hesaplarının bulunması ile ilgili dokuz farklı metot önerilmiştir. Önerilen yöntemler İki ile altı arasında değişen sosyal ağ verilerinde kadar toplanan sosyal ağlarda test edilmiş ve kullanıcıların eşleşme başarı oranları ölçülmüştür. Bu sonuçlarda, %95’lere varan başarı oranları yakalanmıştır. Böylece çoklu sosyal ağlarda farklı öznitelikleri aynı graf üzerinde toplanmış kullanıcılar için birden fazla sosyal ağı kapsayan geniş bir kullanıcı profili oluşturulmasına imkân sağlanmıştır.
Each social network used by users for different purposes contains different user data. The finding of users’ accounts on different social networks and the combination of the found data and the aggregation in a single data pool will be a very important factor that will both improve the recommending systems and throw out the user experience. In the framework of the study, original node equalization and node similarity methods were suggested. In the topological-based node recommendation, the diameter method was used while the intensity relationships between connections were also taken into account. The similarity-based node similarity method has increased the number of successful node matchings with the specificity selection criteria, the problem of starting point detection and variable formulation. However, this study identified equalization and similarity according to both the user’s profile characteristics and the relationships between them and other users. There are nine different methods for finding the same accounts on different social networks. The recommended methods were tested on social networks collected up to two to six social networks data and the user’s matching success rates were measured. In these results, the success rates reached 95%. This makes it possible to create a wide user profile that covers multiple social networks for users gathered on the same graph with different properties.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|