علوم رایانشی

علوم رایانشی

ارائه چارچوبی مبتنی بر تحلیل گراف و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ارتباط کاربران با نما‌نام‌ها در شبکه‌های اجتماعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین، ایران.
10.22034/csj.2026.584429.1156
چکیده
در سال‌های اخیر، رشد شبکه‌های اجتماعی برخط و افزایش تعامل کاربران با نشان‌های تجاری، تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی روابط میان کاربران و نمانام‌ها را به یکی از موضوعات مهم در تحلیل شبکه‌های اجتماعی تبدیل کرده است. در این پژوهش، چارچوبی مبتنی بر نظریه گراف و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ارتباط میان کاربران و نمانام‌های تجاری در شبکه اجتماعی ایکس ارائه شده است. برای انجام این تحقیق، داده‌های مربوط به دنبال‌کنندگان شش نمانام‌ تجاری شامل آدیداس، نایکی، ریبوک، لاکوست، هوکا و جامپمن۲۳ از طریق رابط برنامه‌نویسی کاربردی ایکس جمع‌آوری شد. سپس ویژگی‌هایی شامل مقدار رتبة‌صفحه، کوتاه‌ترین مسیر، تعداد دنبال‌کنندگان، تعداد دنبال‌شوندگان و اشتراک همسایگی استخراج و پس از پیش‌پردازش و نرمال‌سازی، به‌عنوان ورودی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده شد. در ادامه، عملکرد سه الگوریتم رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان با استفاده از اعتبارسنجی متقابل ده‌بخشی ارزیابی گردید. نتایج نشان داد که الگوریتم جنگل تصادفی با دقت ۹۷ درصد عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل‌ها داشته است، در حالی که دو الگوریتم دیگر به دقت ۹۵ درصد دست یافتند. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که ترکیب ویژگی‌های ساختاری گراف با الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند رویکردی مؤثر برای پیش‌بینی ارتباط کاربران با برندها در شبکه‌های اجتماعی باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]
Tang, L., & Liu, H. 2010. Community Detection and Mining in Social Media, vol. 2, Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery, pp. 1-137.
[2]
Wasserman, S., & Faust, K. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge University Press.
[3]
Chakraborty, T., Dalmia, A., Mukherjee, A. & Ganguly, N. 2018. Metrics for Community Analysis: A Survey, ACM Computing Surveys, vol. 50, no. 4, p. Article 64.
[4]
Tabassum, S., Pereira, F. S. F., Fernandes, S., & Gama, J. 2018. Social Network Analysis: An Overview, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 8, no. 5, p. e1256.
[5]
Page, L., Brin, S., Motwani, R., & Winograd, T. 1999. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web, Stanford InfoLab Technical Report.
[6]
Kotsiantis, S. B. 2007. Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques, Informatica, vol. 31, no. 3, pp. 249-268, 2007.
[7]
Cortes, C., & Vapnik, V. 1995. Support-Vector Networks, Machine Learning, vol. 2, no. 3, pp. 273-297.
[8]
Breiman, L. 2001. Random Forests, Machine Learning, vol. 45, no. 1, pp. 5-32.
[9]
Fan, W. 2012. Graph Pattern Matching Revised for Social Network Analysis, in Proceedings of the 15th International Conference on Database Theory (ICDT).
[10]
Jin, D., You, X., Li, W., He, D., Cui, P., & Zhang, W. 2019. Community Detection in Social Networks: Approaches and Applications, in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
[11]
Freeman, L. C. 1979. Centrality in social networks: Conceptual clarification, Social Networks, vol. 1, no. 3, p. 215–239.
[12]
Aggarwal, C. C. 2011. Social Network Data Analytics, Springer.
[13]
Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. 2008. Fast unfolding of communities in large networks, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2008, no. 10, p. P10008.
[14]
Ng, A. Y., Jordan, M. I., & Weiss, Y. 2002. On Spectral Clustering: Analysis and an Algorithm, in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS.
[15]
Liben-Nowell, D., & Kleinberg, J. 2007. The link-prediction problem for social networks, Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 58, no. 7, p. 1019–1031.
[16]
Kapoor, P., Kaushal, S., Kumar, H. & Kanwar, K. 2024. A Survey on Feature Extraction and Learning Techniques for Link Prediction in Homogeneous and Heterogeneous Complex Networks, Artificial Intelligence Review, vol. 57.
[17]
Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. 2013. Applied Logistic Regression, 3rd Edition ed., Wiley.
[18]
Mumin, D., Shi, L.-L., & Liu, L. 2022. An efficient algorithm for link prediction based on local information: Considering the effect of node degree, Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 34, no. 7, p. e6289.
[19]
Qin, M., & Yeung, D.-Y. 2023. Temporal Link Prediction: A Unified Framework, Taxonomy, and Review, ACM Computing Surveys, vol. 56, no. 4, pp. 1- 40, 2023.
[20]
Zare, G., Jafari Navimipour, N., Hosseinzadeh, M., & Sahafi, A. 2024. Network link prediction via deep learning method: A comparative analysis with traditional methods, Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 56, p. 101782.
[21]
Wu, H., Song, C., Ge, Y., & Ge, T. 2022. Link Prediction on Complex Networks: An Experimental Survey, Data Science and Engineering, vol. 7, p. 253–278.
[22]
Tran, K. L., Le, H. A., Nguyen T. H., & Nguyen, D. T. 2022. Explainable Machine Learning for Financial Distress Prediction: Evidence from Vietnam, Data, vol. 7, no. 11, p. 160.
[23]
Makarov, I., Kiselev, D., Nikitinsky, N., & Subelj, L. 2021. Survey on graph embeddings and their applications to machine learning problems on graphs, PeerJ Comput Sci, vol. 4, no. 7, p. e357.
[24]
Bayrak, A. E., & Polat, F. 2019. Effective feature reduction for link prediction in location-based social networks, Journal of Information Science, vol. 45, no. 5, p. 665–679.
[25]
Corso, G., Stark, H., Jegelka, S., Jaakkola, T., & Barzilay, R. 2024. Graph Neural Networks, Nature Reviews Methods Primers, vol. 4, no. 1, 2024.
[26]
Khemani, B., Patil, S., Kotecha, K., & Tanwar, S. 2024. A Review of Graph Neural Networks: Concepts, Architectures, Techniques, Challenges, Datasets, Applications, and Future Directions, Journal of Big Data, vol. 11, no. 1.
[27]
Ju, W., Yi, S., Wang, Y., Xiao, Z., Mao, Z., Li, H., Gu, Y., Qin, Y., Yin, N., Wang, S., Liu, X., Yu, P. S., & Zhang, M. 2026. A Survey of Graph Neural Networks in Real World: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no. 3, p. 3036–3055.
[28]
Li, X., Wang, J., & Yan, Z. 2025. "Can Graph Neural Networks be Adequately Explained? A Survey," ACM Computing Surveys, vol. 57, no. 5, pp. 1-36.
[29]
Zheng, X., Wang, Y., Liu, Y., Li, M., Zhang, M., Jin, D., Yu, P. S., & Pan, S. 2026. Graph Neural Networks for Graphs with Heterophily: A Survey, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), vol. 38, no. 7, p. 4385–4404, 2026.
[30]
Rusch, T. K., Bronstein, M. M., & Mishra, S. 2023. A Survey on Oversmoothing in Graph Neural Networks, arXiv preprint arXiv:2303.10993.
[31]
Wu, H., Song, C., Ge, Y., & Ge, T. 2022. Link Prediction on Complex Networks: An Experimental Survey, Data Science and Engineering, vol. 7, no. 3, p. 253–278.
[32]
Kaczyńska, P., Sienkiewicz, J., & Ślęzak, D. 2026. Accumulated Local Effects and Graph Neural Networks for Link Prediction, Scientific Reports, vol. 16, no. 8574.
[33]
Liang, M., & Zhang, H. 2026. AGNN: Topology-Aware Graph Neural Network Framework for Link Prediction, Scientific Reports, vol. 16.
[34]
Xiong, J., Zareie, A., & Sakellariou, R. 2026. A Survey of Link Prediction in Temporal Networks, SN Computer Science, vol. 7, no. 100.
[35]
Yang, Y., Lichtenwalter, R. N., & Chawla, N. V. 2015. Evaluating Link Prediction Methods, Knowledge and Information Systems, vol. 45, no. 3, p. 751–782.
[36]
Zhou, T. 2023. Discriminating abilities of threshold-free evaluation metrics in link prediction, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 615, p. 128529.
[37]
Bi, Y., Jiao, X., Lee, Y.-L., & Zhou, T. 2024. Inconsistency among evaluation metrics in link prediction, PNAS Nexus (Oxford University Press / National Academy of Sciences), vol. 3, no. 11, p. 498.
[38]
Gandomi, A., & Haider, M. 2015. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics, International Journal of Information Management, vol. 35, no. 2, p. 137–144.
[39]
He, W., & Zha, S. 2014. Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry, International Journal of Information Management, vol. 34, no. 3, p. 464–472.
[40]
Ma, T., Hu, Y., Lu, Y., & Bhattacharyya, S. 2025. Customer engagement prediction on social media: A graph neural network method, Information Systems Research (INFORMS) , vol. 36, no. 3, p. 1887–1897.
[41]
De Bruin, G. J., Veenman, C. J., Herik, H. J. V. D. & Takes , F. W. 2021. Supervised temporal link prediction in large-scale real-world networks, Social Network Analysis and Mining (Springer), vol. 11, no. 1, p. 80.