Развитие сервисов социальных сетей вызвал интерес к прогнозированию скрытой информации из большого количества свободно доступного публичного контента. Для прогнозирования атрибутов пользователя, как правило, используется информация, которую пользователь оставил о себе в своем профиле. В данной работе исследуются и применяются методы машинного обучения с учителем к задачам определения возраста и пола пользователя, используя информацию из профиля пользователя, а также метод, который извлекает информацию из социального графа пользователя и представляют эту информацию в виде векторов - графовых эмбеддингов (DeepWalk). Помимо этого реализована графовая нейронная сеть, которая решает проблемы алгоритма DeepWalk. По результатам проведенного анализа, применение графовых эмбеддингов дало прирост качества как в задаче определения возраста, так и в задаче определения пола. Использование графовой нейронной сети улучшило качество только в задаче определения пола пользователя.
