Cand. Sci. (Econ.); associate professor
кандидат экономических наук; доцент
teaching assistant
ассистент
Nowadays hashtags are an important mechanism of semantic navigation in social media. In this study, we consider the solution of the problem of building associative series of hashtags for one of the largest social networks. These series should meet two criteria: they should be short and shouldn’t have wide semantic gaps between sequential hashtags. An algorithm that allows us to create an associative series of hashtags could be used to increase the quantity of hashtags in posts, which will facilitate semantic navigation through posts in a social network. The paper proposes a formal definition of the semantic path building problem as a multicriteria optimization problem on the co-occurrence network of hashtags in posts. First, we built a co-occurrence network for hashtags from a big dataset of messages from Instagram. Then, we develop a combined optimization function for both criteria from the semantic path building problem. For measuring semantic similarity between hashtags, we use a metric based on the word2vec embeddings of hashtags. Using empirical paths obtained with various algorithms, we tune the parameters of a generalized optimization function that can be used to construct semantic paths using Dijkstra’s pathfinding or special greedy algorithms.
В социальных сетях хештеги являются важным механизмом семантической навигации по сообщениям пользователей. В данном исследовании мы рассматриваем решение задачи построения ассоциативных рядов хештегов для одной из крупнейших социальных сетей. Эти ряды должны удовлетворять двум критериям: быть короткими и не содержать больших семантических разрывов между последовательными хештегами. Алгоритм, позволяющий создавать ассоциативных рядов хештегов, может использоваться для увеличения количества хештегов в сообщениях, что облегчит семантическую навигацию по сообщениям в социальной сети. Была построена сеть совместной встречаемости хештегов на основе большого набора данных из сообщений Инстаграма1. Для построения ассоциативных рядов было дано формальное определение задачи построения семантического пути как задачи многокритериальной оптимизации на сети совместной встречаемости хештегов в сообещениях. Была разработана общая оптимизационная функция для обоих критериев проблемы построения семантического пути. Для измерения семантической близости между хештегами мы использовали метрику на основе эмбеддингов хештегов, полученных с помощью алгоритма word2vec. Используя эмпирические пути, полученные при помощи различных алгоритмов, были настроены параметры обобщенной оптимизационной функции, которая может использоваться для построения семантических путей с помощью нахождения пути с помощью алгоритма Дейкстры или специальных жадных алгоритмов.