Оценка степени открытости пользователя социальной сети на основе обучения байесовской сети доверия

"Моя семестровая работа посвящена исследованию того, как некоторые наблюдаемые признаки, которыми пользователи социальных сетей свободно делятся, обусловлены внутренним состоянием человека. Иначе говоря, как некоторые психологические особенности личности влияют на поведение человека в сети. Моя работа заключалась в построении модели, позволяющей связать эти характеристики, а таже обучении байесовской сети доверия для получения оценки влияния факторов на интересующую характеристику личности. В результате удалось получить модель, которая, основываясь на открытых данных пользователя, определяет выраженность отдельных психологических особенностей личности.

Важные выводы, которые для себя сделал:

  • Важно знакомиться с областью исследования и релевантными работами заранее — это убережет не только от изобретения велосипедов в процессе, но и позволит определить ориентиры исследования.
  • В учебных задачах связанных с машинным обучением важно выбирать те области, в которых данных либо уже много, либо их можно легко собрать.
  • Анализ данных перед применением методов машинного обучения часто позволяет снизить размерность данных, выявления коррелированные данные, поэтому не стоит пренебрегать этим важным шагом."

Лев Павлович Лившиц