Построение модели машинного обучения для анализ соответствия интересов пользователей ВКонтакте социально-профессиональной направленности их личности
-
2 курс
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НАУКА О ДАННЫХ (МАГИСТРАТУРА)
-
Максим Викторович Абрамов
Научный руководитель
-
Валерия Фуатовна Столярова
Куратор
-
Анастасия Олеговна Иващенко
Куратор
Общей целью направлений исследований является изучения взаимосвязи между текстовыми описаниями групп в социальной сети и социально-профессиональной направленностью личности, определенной с помощью теста Голланда. В рамках работы предыдущего семестра была разработана методика вычисления косинусного расстояния между описанием каждой группы и кодами RIASEC, а также анализа этих расстояний для выявления закономерностей. Результаты исследования продемонстрировали, что в 96% случаев наблюдается пересечение между верхними триадами предсказанных и фактических значений кодов RIASEC, что подтвердило высокую релевантность предложенного подхода.
Целью нового проекта является повышение точности предсказания верхней триады персонального кода Голланда на основе цифровых следов пользователя онлайн социальной сети за счет агрегации текстовых эмбедингов множества его подписок, используя модели машинного обучения.