Evaluation of the model for individual behavior rate estimate: Social network data

Alena V. Suvorova, Alexander L. Tulupyev

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциирецензирование

5 Цитирования (Scopus)

Аннотация

The paper described the Bayesian belief network model for individual behavior rate estimate based on data about the last episodes of that behavior. For model evaluation we used data from social network VKontakte about episodes of publishing posts. The sample size is 1123 users with 160555 posts in total for the half-year period. Rate values were discretized and form eight classes. There was no statistical difference between estimated rate distribution in the group and the real rate distribution; individual rate estimates showed 91% classification accuracy. Hence, the model allows behavior rate estimating on the base of data about limited number of episodes that is often an important issue, for example, in epidemiological studies.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016
РедакторыS. Shaposhnikov
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы18-20
Число страниц3
ISBN (электронное издание)9781467389198
DOI
СостояниеОпубликовано - 22 июл 2016
Событие19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016 - Saint Petersburg, Российская Федерация
Продолжительность: 25 мая 201627 мая 2016

конференция

конференция19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016
СтранаРоссийская Федерация
ГородSaint Petersburg
Период25/05/1627/05/16

Предметные области Scopus

  • Искусственный интеллект
  • Статистика, теория вероятности и теория неопределенности
  • Теория оптимизации
  • Моделирование и симуляция

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Evaluation of the model for individual behavior rate estimate: Social network data». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать