как узнать общих подписчиков в инстаграм

Взаимная подписка в Инстаграме: как определить

Проверить взаимных подписчиков в Инстаграме онлайн возможно через параметры своей учетной записи или воспользоваться онлайн-сервисом. Переходя в профиль к человеку, который подписан, можно увидеть надпись: «Подписаться в ответ».

Кто подписан взаимно в Инстаграме

В социальной сети, чтобы определить, кто подписан взаимно, владелец может перейти к разделу: «Подписчики». Рядом со страницами тех, на кого оформлена взаимная дружба, не будет кнопки: «Подписаться в ответ».

Другие способы, как узнать:

Проверить взаимных подписчиков в Инстаграме возможно, как с мобильной, так и компьютерной версии. С ПК-формата нужно перейти в раздел: «Подписчики» и выбрать страницы тех, где нет сверху кнопки: «Подписаться».

Посмотреть через свой профиль

Быстро проверить взаимные подписки в Инстаграме пользователь сможет, если перейдет во вкладку «Подписчики». Страницы, на которые не оформлена дружба, будут выделены надписью сверху.

Таким же способом, можно сделать проверку в компьютерной версии. Невзаимные подписки, также можно посмотреть, но нужно переходить в профиль к каждому пользователю. Или же, воспользоваться мобильным приложением Unfollowers, где будет указано: кто из друзей не подписался.

При необходимости, от невзаимных можно отписаться или же, очистить весь список интересных страниц и после заново оформить подписку.

Через InstaHero

Сервис показывает, какое количество пользователей отправили запрос обратно и входят в список «друзей». Кроме этого, в приложении есть пункт: «Удалить ботов» по параметрам или воспользоваться автоматической чисткой. Таким способом владелец исключит тех, кто не был ранее в «дружбе» и сможет подписаться снова на тех, кто подписан на него.

Далее, чтобы очистить перечень своих подписок или подписчиков:

Кроме поиска взаимных подписчиков, владелец страницы очистит профиль от ботов и фейковых страниц.

Мобильные приложения для Instagram

Используя Unfollowers, пользователь может посмотреть, кто не подписан взаимно. Приложение помогает отписаться, показывает невзаимные.

Есть удаление по количеству пользователей. Например, первые 20 в начале или в конце. Но при удалении нужно соблюдать тайминг: время между каждой процедурой удаления. Если очищать слишком часто, Инстаграм может расценить такие действия, как автоматические.

Там же доступен список недавно подписавшихся и тех, кто убрал подписку. То есть, владелец профиля может узнать, кто отказался от дружбы за последнюю неделю.

Отписаться от невзаимных подписчиков

Следующий способ, как быстро проверить взаимные подписки в Инстаграме и отписаться – установить Unfollow Cleaner. Это еще одно приложение, которое помогает чистить страницу от ненужных подписок:

Такое программное обеспечение необходимо, чтобы удалить весь список оформленных подписок. Очистка страницы также нужна, чтобы изменить рекомендации или подобрать аудиторию.

Еще один вариант, как просмотреть: перейти в профиль к пользователю и посмотреть на значок в виде человечка. Рядом будет галочка, которая показывает взаимную дружбу. Если не подписаны, то значка не будет. То же, и с компьютерной версии, если перейти на вкладку: «Подписки» и посмотреть, какое количество друзей оформили взаимно.

Источник

Как найти пересечение аудитории в Instagram

Пересечение аудитории в Instagram интересно знать в таких случаях:

То есть, самый простой процесс выглядит так: проверить, что у лидера мнений есть хоть какие-то общие подписчики, провести рекламную кампанию и узнать, как это число выросло:)

Это можно сделать с помощью сервиса проверки блогеров с функцией «Пересечения», но можно и вручную. О последнем способе и поговорим.

Как посчитать пересечение подписчиков в Instagram?

Если кратко — выгрузить аудиторию двух аккаунтов и сравнить эти два файла. Сейчас на практике покажем, как это сделать за 5 минут.

Как выгрузить подписчиков в Instagram?

Создаём задание на сбор данных

Выбираем аудиторию пользователей и вводим логин первого аккаунта.

Ставим “Брать из подписчиков”

Вводим количество аудитории больше, чем у него есть подписчиков

Снимаем галочку “Пропускать пользователей с которыми Instaplus взаимодействовал” и ставим “Открытые и Приватные”

Фильтр и таймер не ставим

Ждём окончания сбора и скачиваем файлы.

Повторяем эти же действия для другого аккаунта.

Как сравнить аудитории аккаунтов в Instagram?

Теперь, когда у нас есть два файла, то мы можем их сравнить.

Можно это сделать в Excel, но проще это сделать через сервисы. Например, molbiotools.

При этом, если кликнуть на цифры (в моём случае это 14 090, 580 и 34 709), то сервис даст скачать список этих людей.

Если всё же хочется сличить в Excel, то используйте сводную таблицу:

Все, у кого будет 2 — есть в обеих списках:)

Как узнать результаты рекламы по пересечению аудитории?

Выгрузка и проверка пересечений позволяет точно посчитать приток подписчиков от рекламы. Особенно, если запускаете рекламу у нескольких блогеров.

Предположим, 8 августа вы хотите запустить рекламную кампанию у трёх блогеров. Тогда выглядеть это будет так:

Выводы?

Вы легко можете сравнить аудиторию двух или дальше больше аккаунтов в Instaplus. Это самый точный способ узнать, сколько подписчиков вам принесла реклама у блогера. Способ работает, если вам нужно сделать это разово. Если вам нужно постоянно сравнивать аудиторию блогеров, то лучше использовать сервисы проверки блогеров с функцией «Пересечения».

Источник

Пересечение аудиторий в Инстаграм

Пересечение аудиторий в Инстаграм нужно, чтобы можно было сравнить 2 и более аудитории на предмет повторяющихся пользователей.

В этой статье мы расскажем, зачем сравнивать списки с целевыми аудиториями и как это сделать с помощью программы SocialKit.

Зачем определять пересекающуюся аудитория

Пересечение аудиторий позволяет взять две и более аудиторий и сравнить их между собой на наличие пересечений. Например, вы хотите сравнить две аудитории и понять сколько пользователей из целевой аудитории А находится в аудитории B.

Вы можете сравнивать аудитории как одного типа, так и разные типы аудиторий между собой. Так, к примеру, можно сравнить аудиторию собранную по хэштегам с подписчиками конкурентов.

Другой вариант, это объединить аудитории. Например, вы можете собрать аудиторию по геолокациям, по хэштегам и по конкурентам и с помощью пересечения найти пользователей, которые входят во все списки и таким образом выделить сегмент аудитории, который подходит вам по всем параметрам.

Ещё один способ использования, это сравнение аудиторий блогеров. Парсим подписчиков с двух и более аккаунтов, а потом по инструкции, идущей далее, определяем объём одной и той же аудитории.

Убрав пересечение аудиторий вы сможете избежать повторных действий при запуске массфолловинга или масслайкинга.

Как узнать пересечение аудиторий в Инстаграм в программе SocialKit

При завершении появится окно об успешном выполнение задачи.

В итоге, у вас будет файл со списком пользователей, которые есть и в том, и другом файле.

Исключение аудитории (вычитание)

Если вы наоборот, хотите исключить пересекающуюся аудиторию, например вам нужны только уникальные пользователи — воспользуйтесь функцией «Вычитание списков)». Алгоритм действий здесь похожий. Сначала добавляем исходный файл с целевой аудиторией.

Важно: для получение корректного результата, список А должен быть больше списка B.

Затем, в разделе «Вычитание списков» указываем «Список пользователей (B)» и куда будем сохранять результат — «Сохранить результирующий список в файл (C)».

Жмём кнопку «Вычесть из списка пользователей (А) список пользователей (B)».

В результате вы получите список пользователей, которые есть только в списке A.

Заключение

Специалисты, ведущие деятельность в рамках одного города или страны, часто сталкиваются с проблемой пересечения аудиторий, задействованных в работе.

Наш инструмент для работы с пересекающимися аудиториями поможет повысить эффективность продвижения в Инстаграм и правильно работать с наложением аудиторий.

Кроме того, если найти пересечение аудиторий можно выявить их различные особенности. Сравнивать свою аудиторию и аудитории, собранные при помощи парсинга конкурентов, аудиторию по гео и хэштегам, и прочее.

Источник

Как узнать, на кого подписался человек в Instagram? Ищем свои и чужие подписки

Разработчики добавили в социальную сеть Instagram множество полезных опций: возможность подписываться на других пользователей, ставить лайки, писать комментарии, выкладывать истории, отмечать друзей и даже отслеживать свою статистику. Но это еще не все инструменты, доступные в мобильном приложении или веб-версии сервиса. Например, вы знаете, как посмотреть, на кого подписался человек в Инстаграме? Или как узнать, кто отписался от вашего аккаунта? На эти вопросы мы постараемся ответить далее, разобравшись со всеми нюансами и тонкостями.

Что такое подписки в Инстаграм

Под подписками в социальной сети Instagram понимаются люди, за деятельностью которых вы решили следить. В этом случае вам всегда будут приходить уведомления о новых публикациях, а на главной странице приложения располагаться истории этих пользователей. При этом вы самостоятельно можете управлять данной вкладкой, добавляя туда новых авторов или удаляя уже имеющихся. При подписке на определенный аккаунт его владельцу обязательно придет оповещение, с информацией о вашей учетной записи.

Как посмотреть собственные подписки

Найти собственные подписки в Instagram не так сложно, как может показаться изначально. Нужная вкладка присутствует как в официальном приложении, так и в веб-версии, предназначенной для компьютеров. После нажатия по соответствующему пункту на экране устройства отобразится список, состоящий из аккаунтов выбранных вами авторов. Обо всем подробнее читайте далее.

На телефоне

Если вы привыкли работать с программой на смартфоне, то в этом случае вам изначально потребуется перейти в собственный профиль, нажав по аватарке в нижней панели. Здесь видим свои публикации и описание, но нас интересует именно вкладка «Подписки». Кликаем по ней и просматриваем нужную информацию. Дополнительно получится изменить формат сортировки результатов или скрыть конкретный профиль.

Для выхода из этого меню просто возвращаемся на главную страницу приложения.

На компьютере

Что касается компьютера, то там для работы с социальной сетью принято использовать веб-версию сервиса, открываемую через браузер. Конечно, существует и программа для Windows 10, но из-за неудобного интерфейса её использует небольшой процент активных пользователей. Поэтому просто переходим на официальный сайт Instagram, входим в аккаунт и раскрываем меню «Подписок». Возле этого пункта еще будет указано точное число людей, за которыми вы следите.

И на экране видим интересующую нас информацию. Там еще есть вкладка «Хэштеги», но туда нам заходить не требуется – она предназначена для отслеживания подписок на конкретную группу ключевых слов.

Как удалить человека из подписок

Самая интересная особенность социальной сети – возможность в любой момент удалить конкретного человека из подписок. Это можно сделать как через приложение, так и посредством веб-версии сервиса. Сначала мы переходим в уже знакомую вкладку и находим интересующую нас страницу. И затем просто кликаем «Подписки» возле нужной учетной записи.

В результате произойдет автоматическое удаление пользователя из числа ваших фолловеров. Но вы в любой момент сможете отменить изменения, заново подписавшись на автора.

Как посмотреть, кто отписался в Инстаграм от пользователя

Если мы говорим о других авторах, то вы не сможете при помощи специальных сервисов понять, кто от них отписался. Единственный вариант – вручную контролировать подписчиков, а после пытаться вычислить человека, решившего отказаться от отслеживания данной учетной записи. Но в случае с нашим личным аккаунтом есть возможность установить на смартфон приложение, позволяющее получить необходимую информацию. Подобных программ предостаточно и в Play Маркете, и в App Store. Как вариант – используйте утилиту Unfollowers for Instagram.

Однако владельцы бизнес-профилей могут обойтись и без дополнительных приложений, воспользовавшись стандартным функционалом социальной сети. Речь идет о статистике, предназначенной для анализа всех показателей. Там же располагается и нужная нам вкладка, получившая название «Аудитория». Заходим в нее и видим общий прогресс за последние 7 дней. Если кто-то отписался, то здесь также это будет указано. Вот только увидеть конкретную страницу никак не получится. В разделе представлена только ознакомительная информация.

Как посмотреть подписки другого человека в Инстаграм

Иногда так хочется узнать, на кого же подписан другой человек. Получится ли это сделать? Да, причем разными способами, начиная от использования стандартного функционала Instagram и заканчивая применением специальных сервисов. Мы расскажем о каждом варианте, а вы уже решите, на каком методе лучше остановиться.

Собственные возможности Инстаграм

Просто перейдите на страницу определенного пользователя и обратите внимание на верхнюю часть, где указывается описание. Там присутствует пункт «Подписки», нажатие по которому приведет к отображению на экране нужной нам информации. Такое действие актуально не только для приложения и телефонов, но и для веб-версии сервиса.

Единственное, нужно помнить о закрытых учетных записях. В этом случае без подписки никак не обойтись – при нажатии по пункту ничего происходить не будет.

Сервис Инсташпион от Zengram

И напоследок мы оставили, пожалуй, самый интересный и простой вариант. Инструмент Инсташпион – это часть крупнейшего сервиса Zengram, который давно используется многими людьми для качественного продвижения собственного профиля. Для начала потребуется выполнить регистрацию на платформе, если вы не сделали этого ранее. Ничего сложного делать не придется – достаточно указать электронную почту и придумать надежный пароль.

И затем остается оплатить подписку или воспользоваться бесплатным тестовым периодом, дающим возможность проверить одну учетную запись. В поисковую строку вписываем логин автора, затем выбираем «Начать проверку». Ждем, пока платформа соберет необходимую информацию и выполнит анализ всех данных. На выходе получаем обширный пакет данных: кого лайкал пользователь, кому писал комментарии и на кого подписан.

Итак, мы рассказали, как посмотреть, на кого подписался человек в Инстаграме. Для получения базовой информации вполне хватает и стандартного функционала социальной сети, однако для более сложных задач не обойтись без использования дополнительных сервисов и приложений.

Эксперт SMM продвижения, провожу онлайн лекции и офлайн встречи на тему Инстаграм промоушена. Высшее профильное образование.

Здравствуйте, хотела спросить такую интересную вещь
На своей основной странице, когда я захожу на аккаунт своего молодого человека, у него в подписках нет N-ного человека, и у этого N-него человека в подписчиках его тоже нет. И в этот же момент, когда я захожу со своей второй страницы к нему же в подписки, этот N человек тут же появляется у моего молодого человека и в подписках, и в подписчиках. Как это может быть?

Здравствуйте. Каким образом сейчас можно просматривать последние подписки любых людей?

Источник

Обнаружение пересекающихся сообществ в Instagram для определения интересов пользователей

Сколько может рассказать о человеке профиль в соцсети? Фотографии, посты, комментарии, подписки – непаханное поле для анализа. Сегодня поговорим о том, как мы определяем интересы пользователей на основе их подписок в сети Instagram.

Кто такой блогер? Блогер в Instagram ничем не отличается от обычного аккаунта (и вообще, это что-то вроде состояния души). В идеале нас интересуют тематические аккаунты с большой долей живой аудитории, при этом не хотелось бы просто отсекать по числу подписчиков, можем что-то упустить.

Где взять хорошую таксономию? Если придумывать категории самостоятельно, то обязательно что-нибудь интересное затеряется в “разном”, а когда все будет готово, окажется, что категории слишком широкие. Мы же хотим получить естественное разбиение, а поэтому будем блогеров кластеризовать.

Может ли один блогер относиться к нескольким категориям? Еще как! Очень часто он одновременно и швец, и жнец, и на дуде игрец (а еще тревел, лайфстайл, жена и мама).
Итак, нам нужен датасет с очень большим числом блогеров и алгоритм кластеризации с пересекающимися кластерами на выходе.

С чего все началось

К нам обращаются клиенты, которые хотят разместить свою рекламу у лидеров мнений в Instagram наиболее эффективно. Иногда есть список блогеров, и тогда мы решаем задачу оптимизации – охватить больше людей за меньшие деньги, а иногда списка нет и релевантных блогеров надо найти. На этот раз искали профили врачей-офтальмологов.

Мы использовали подход, похожий на рекомендательную систему:

Шаг 1. С помощью поиска в Instagram отобрали 6 аккаунтов врачей-офтальмологов из разных регионов России:

Список довольно случайный, но нам было достаточно того, что блог действительно соответствует тематике и подписчиков не меньше, чем 1000 человек.

Шаг 2. После пересечения всех подписчиков смотрим на распределение.

Ура! Пересечения есть.

Более того, есть два человека, которые подписаны на все шесть профилей! Итак, теперь нужно определить, кого считаем “увлеченными” офтальмологией. Мы решили, что берем всех, начиная с трех подписок. Как говорится, 1 раз — случайность, 2 раза — совпадение, 3 — уже закономерность. Таким образом, нашли 131 (2+3+24+102) “увлеченного” пользователя.

Шаг 3. Загружаем подписки “увлеченных” людей и опять всячески агрегируем.

Получили внушительный список аккаунтов, из которых теперь будем отбирать новых офтальмологов. Правый столбец показывает, сколько из 131 человека, которые отобраны на втором шаге, подписаны на профиль. В топе оказались профили из нашей изначальной шестерки, что неудивительно. Если мы сейчас подберем порог и скажем: “Все профили со значением count больше десяти – новые врачи”, то мы рискуем отнести популярные аккаунты вроде Ольги Бузовой к врачам-офтальмологам и в то же время потерять меленькие, но релевантные профили, поэтому добавим еще одним столбцом количество подписчиков и рассчитаем долю увлеченных пользователей среди подписчиков.

Для удобства доля умножена на 100 (так что share – это по факту процент). В итоге с условием count >= 6 и share >= 0.05 получили 166 новых врачей-офтальмологов. Класс!

Шаг 4. 172 аккаунта стали новым “ядром” сообщества, это помогло найти ещё примерно 500 новых офтальмологов, но результат уже смещался в зарубежные аккаунты.

Похожие аккаунты в рекомендациях Instagram

Это все, конечно, интересно, и теперь мы умеем неплохо находить похожие друг на друга аккаунты, но мы все еще мечтаем получить разбивку всех инстаблогеров по категориям. И тут в голову пришла идея посмотреть на готовые рекомендации инстаграма.

Дело в том, что у тематических аккаунтов есть рекомендации, а у обычных людей – нет. Вот и ответ на вопрос, кого считать блогерами и минус одна головная боль. Ура!

В рекомендациях у одного блогера до 80 похожих профилей. У нас был список из 1000 российских блогов, начали с него. Взяли похожих, потом похожих похожих, потом … ну вы поняли:)

План был в том, что когда-нибудь этот процесс закончится, так как маленькие профили с парой сотен подписчиков в рекомендации не попадут, но фактически остановились мы, когда закончилось терпение. Всегда можно продолжить собирать датасет, но пока не пригодилось, с большой вероятностью почти всех российских блогеров мы охватили, и ладно.

Теперь у нас есть граф с 3 428 453 вершинами (блогеры) и 96 967 974 ребрами (похожесть двух блогеров между собой).

Так выглядит наш граф на очень маленьком сэмпле

Кстати, оказалось, мы не первые решили использовать такой подход.

Судя по всему, рекомендации в Instagram формируются, исходя из того, на кого еще подписаны подписчики этого профиля, поэтому у врача из Брянска в рекомендациях будут популярные брянские аккаунты и другие врачи. Это похоже на наш поиск офтальмологов, но теперь мы можем учитывать все сообщества, к которым одновременно принадлежит блогер. Плюс, скорость обработки увеличивается в разы, потому что нет необходимости анализировать всех подписчиков блогера, достаточно взять всего 80 рекомендованных аккаунтов.

Выбор и описание алгоритма

Отлично! Данные подготовили, теперь надо выбрать инструмент и алгоритм, который справится с таким большим графом, желательно за адекватное время. Напомню, что на выходе мы хотим получить набор сообществ, где один блогер может принадлежать нескольким из них.

Мы остановили свой выбор на библиотеке Stanford Network Analysis Platform (SNAP)

Stanford Network Analysis Platform (SNAP) is a general purpose network analysis and graph mining library. It is written in C++ and easily scales to massive networks with hundreds of millions of nodes, and billions of edges. It efficiently manipulates large graphs, calculates structural properties, generates regular and random graphs, and supports attributes on nodes and edges.

Наше внимание привлек алгоритм AGMfit (AGM – Affilated Graph Model), а использовали в итоге BIGCLAM (Cluster Affiliation Model for Big Networks). Отличаются они лишь тем, что в первом случае задача оптимизации решается комбинаторно, что делает его менее масштабируемым, а второй как раз позволяет подавать на вход графы вроде нашего.

Основная и довольно интуитивная мысль: чем больше у двух узлов общих сообществ, тем больше вероятность связи между этими двумя узлами. В основе обоих алгоритмов лежит Affilated Graph Model, так что остановимся на ней подробнее:

Предположим, у нас есть двудольный граф, в котором круглые вершины – это сообщества ( и ), а квадратные – пользователи соцсети, и каждый человек () относится к разным сообществам с определенными весами ( и ). Чем больше вес, тем больше вероятность того, что участник связан (знаком) с другими членами сообщества.

Пример: коллеги, которые учились в одном университете подписаны друг на друга в Instagram. Оба они являются выпускниками одного ВУЗа (сообщество 1) и работают в одной компании (сообщество 2), мы не знаем, что послужило причиной “дружбы” в сети и когда они познакомились. Пусть один только что окончил универ и устроился на работу, а второй выпустился пять лет назад и все это время работает в компании, тогда вес принадлежности первого к сообществу 1 будет больше, а к сообществу 2 – меньше и наоборот.

Для каждого общего сообщества пары человек мы получаем независимый шанс быть знакомыми:

Таким образом, чем больше общих сообществ, тем больше шансов знать друг друга:

Если посчитать вероятность связи между каждой парой пользователей, то на выходе получим граф, где вершины – это люди, а ребра между ними – это факт знакомства или подписка друг на друга.

Таким образом, от представления слева мы перешли к картинке справа.

Теперь поймем, как эта модель используется в обнаружении сообществ.

У нас есть граф похожих друг на друга блогеров и наша цель обнаружить сообществ с помощью модели описанной выше, путем подбора наиболее подходящей матрицы весов (ее размерность узлов на сообществ) так, чтобы полученный на выходе граф был похож на наш исходный. Делается это с помощью максимизации функции правдоподобия

А еще все это дело можно представить в виде неотрицательного матричного разложения, что как раз дает плюс в масштабируемости алгоритма BIGCLAM по сравнению с AGMfit.

Подробнее можно почитать здесь и здесь.

Подбор числа сообществ и запуск

В BIGCLAM можно задать как точное число сообществ, так и интервал. Алгоритм выбирает 20% пар узлов на тест, а на 80% происходит подгонка модели с разным числом сообществ.

Сформировали входной файлик со списком ребер и запускаем:

Параметры позволяют задавать количество попыток, минимальное и максимальное число сообществ (или точное, если необходимо), количество тредов для параллелизации и префикс выходных файлов. В нашем случае мы задали интервал от 50 до 200 тысяч сообществ с 20 попытками на 10 тредах. Все это великолепие считалось пять дней на 2 Intel® Xeon® Gold 6150 CPU @ 2.70GHz. На выходе получили два файла один для Gephi, второй текстовый, в котором каждая строка – это сообщество.

На самом деле, мы запускали алгоритм дважды и первый раз уперлись в верхнюю границу в 50 тысяч сообществ, результат был неплохой, но часто попадались смешанные сообщества. В этот раз мы опять попали в максимальное значение в 200 тысяч сообществ, но они были гораздо более качественные, на этом и остановились. Вероятно, можно было получить результат еще лучше, но двести тысяч сообществ без названий и так пугали наше воображение.

Что же теперь со всем этим делать?

С одной стороны, полученные сообщества помогают нам быстро искать узкие группы блогеров (как тогда с офтальмологами). Если есть парочка блогеров для примера, то берем все сообщества, в которые они входят, отбрасываем ненужные и все. Можно использовать поиск по названиям, вот, например, одно из сообществ про декор и дизайн интерьера:

С другой стороны, для определения интересов пользователей все эти сообщества надо как-то осмысленно назвать. А может быть, все и не нужно.

CRank

К сожалению, не все полученные сообщества одинаково хороши, и для обнаружения наиболее интересных решили попробовать использовать метод приоритезации CRank из той же библиотеки SNAP. Он призван автоматически на основе структуры графа сопоставить каждому сообществу ранг: чем больше значение, тем лучше сообщество.

На вход программе подаем найденные ранее сообщества, для каждого из них вычисляются метрики приоритизации (4 штуки), затем эти метрики агрегируются, и мы получаем оценку.

Подробнее можно почитать тут.

Во время запуска столкнулись с проблемой совместимости с Ubuntu 18.04, здесь предлагают решение.

Так как наш файл с полученными сообществами bloggers_cmtyvv.txt и список ребер query_graph_all.edgelist изначально содержали никнеймы (типа string), пришлось их захэшировать, чтобы было int, иначе crank ругается.

Посмотрим, как это работает на примере:

Выберем несколько сообществ, где встречаются профили, содержащие в названии строку “lokomotiv”, по задумке это должны быть сообщества футбольных болельщиков клуба “Локомотив”, посмотрим, что же на самом деле. Красным цветом обозначены участники сообщества, под каждой картинкой соответствующий score.

Сообщество 4, score 0.13

Затем, просмотрев все профили из этого подграфа, выделяем тех, кто действительно относится к искомому сообществу, получилось вот так:

Получается, что первые два сообщества на самом деле содержат то, что нам нужно, практически без ошибок (за исключением профиля сборной РФ по футболу teamrussia), третье сообщество хорошее, но покрывает меньше аккаунтов, чем первые два, поэтому и score поменьше, а четвертое сообщество хоть и состоит из аккаунтов на околофутбольную тему (здесь и футболисты других клубов, и их жены, и менеджеры), но мимо, нам не подходит.
Можно сделать вывод, что CRank работает весьма неплохо.

Ручная разметка для раскраски и результаты

Для решения задачи раскраски пользователей по интересам, мы также анализируем тексты постов и нам хотелось посмотреть, где лучше/интереснее результат (в текстах или в подписках) и вообще есть ли совпадения. Для небольшой выборки людей пришлось самостоятельно разметить около 800 сообществ. Результатом мы остались более чем довольны и решили, что этот подход стоит развивать. Метод обнаружения сообществ позволяет находить очень узкие и необычные категории интересов, например, подписка на профили крыс (в смысле маленьких сереньких грызунов) и прочие удивительные вещи, можно узнать, каким именно видом спорта предположительно увлекается человек, а не запихивать всё в категорию “экстрим” и т д

Размечать все 200 тысяч сообществ мы, вероятно, не будем, но, может быть, поиграемся с результатами CRank и оставим только сообщества с высоким скором, а может, будем размечать по мере необходимости. Такие дела 🙂

Статья написана совместно с моим руководителем Артёмом Королёвым (korolevart) R&D Dentsu Aegis Network Russia

Источник