Кластеризация изображений социальных сетей с использованием технологии BigData

Abstract

Настоящая работа посвящена одной из ключевых проблем, возникающих в процессе анализа данных пользователей социальных сетей, – проблеме классификации пользователей на основе загружаемых изображений. Основными затруднениями при решении данной задачи являются: разнородный характер изображений (фотографии, художественные работы, поздравительные открытки и т.д.) и колоссальные объёмы анализируемой информации, что приводит к чрезмерной вычислительной сложности её обработки. В настоящей работе рассматривается подход к кластеризации изображений на основе классовой аннотации, использующий технологию BigData – современное и эффективное средство для борьбы с указанными затруднениями. В качестве исследуемых данных для проведения вычислительных экспериментов использовалась обширная выборка изображений, собранных с реальных профилей социальной сети Twitter. This work is devoted to one of the key problems arising in the analysis of social media – the problem of account classification on the basis of images uploaded by users. The main difficulties in solving the problem are the heterogeneous nature of images (photos, artworks, greeting cards, etc.) and colossal volumes of analyzed information, which leads to excessive computational complexity of its processing. In the paper, we discuss an approach to image clustering based on class annotation, using BigData technology – a modern and effective tool to handle the described difficulties. To carry out computational experiments, a large sample of images from real profiles of Twitter users was collected.