Использование метода главных компонент при анализе пользовательской активности в социальных сетях

В настоящее время социальные сети прочно вошли в жизнь практически всех пользователей интернета. Они используются для коммуникации, в роли новостных порталов, интернет-магазинов, площадок для рекламы товаров и услуг, распространения цифрового контента и не только. Компании-владельцы социальных сетей, очевидно, собирают огромные объёмы данных о поведении пользователей своих площадок для последующей аналитики, по результатам которой корректируется программное обеспечения, разрабатываются новые функции, реализуются новые модули, меняется поведение сервисов. Однако бизнесу, который использует социальные сети как площадку для продвижения своих товаров и услуг, данная информация обычно бывает недоступна, поэтому широко распространены многочисленные руководства и статьи о том, как привлекать пользователей на свои страницы, как увеличивать количество подписчиков и других важных показателей. Авторы поставили цель классифицировать методы сбора доступной информации о поведении пользователей площадки Instagram и использовать методику, основанную на анализе главных компонент, чтобы попытаться найти зависимость между различными метриками.

Using PCA method for analysis of user activity in social networks

Social networks are firmly established in the lives of almost all Internet users. They are used for communication, in the role of news portals, online stores, platforms for advertising goods and services, distribution of digital content and more. The companies that own social networks obviously collect huge amounts of data on the behavior of users of their sites for subsequent analytics, the results of which correct the software, develop new functions, implement new modules, change the behavior of services. However, for businesses that use social networks as a platform for promoting their products and services, this information is usually inaccessible, so numerous guides and articles about how to attract users to their pages, how to increase the number of subscribers and other important indicators are widespread. The authors set a goal to classify methods for collecting available information about the behavior of Instagram users and to use PCA method to find a relationship between various metrics.

Publisher
РУДН
Language
Russian
Pages
248-250
Status
Published
Year
2019
Organizations
  • 1 Peoples' Friendship University of Russia
Keywords
Ssa; Svd
Date of creation
20.02.2020
Date of change
20.02.2020
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/57936/
Share

Other records