Онтологический подход к предсказанию психологических характеристик пользователей соцсетей на основе графов знаний

В работе представлен онтологический подход к предсказанию психологических характеристик пользователей социальных сетей с использованием графов знаний. Разработанная онтология интегрирует данные из различных источников, включая профили пользователей ВКонтакте, их активность в сети, результаты психологических тестов, а также социологические исследования и опросы. Применение графов знаний совместно с методами машинного обучения позволяет достичь высокой точности в предсказании личностных характеристик пользователей. Проведенные эксперименты подтвердили эффективность предложенной методологии: точность предсказаний составила 78%, полнота – 75%, F-мера – 77%. Использование графов знаний обеспечило структурирование и интерпретацию данных, а также гибкость и масштабируемость модели, что особенно важно для динамичных сред, таких как социальные сети, где данные постоянно обновляются. Полученные результаты открывают новые перспективы для применения графов знаний в киберпсихологии и маркетинге, позволяя более глубоко анализировать поведенческие паттерны и социальные связи пользователей.