В настоящее время, часто из-за проблем конфиденциальности или из-за отсутствия данных, мы не можем тщательно анализировать пользовательские данные. В таких случаях синтетические данные больше подходят, чем реальные данные для тестирования и обучения систем анализа поведения. В этой статье мы рассматриваем задачу генерации синтетических данных профилей социальных сетей пользователей (количественные характеристики профилей) как проблему множественных модальностей и представляем нашу реализацию мультимодального вариационного автоэнкодера (MVAE) для генерации данных профилей пользователей. Была проведена серия экспериментов, иллюстрирующих возможность генерирования синтетических данных профиля пользователя на основе его вектора поведенческих характеристик.
Деева И.Ю., Лысенко А.В. (науч. рук. Калюжная А.В.) Генерация синтетических профилей пользователей социальной сети по заданным поведенческим характеристикам // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/3173