В статье описывается подход к решению задачи сопоставления профилей пользователей разных социальных сетей и идентифицикации тех из них, которые принадлежат одному человеку. Предложен соответствующий метод, основанный на сопоставлении социального окружения и значений атрибутов профиля аккаунтов в двух разных социальных сетях. Проведено сравнение результатов применения различных моделей машинного обучения к решению данной задачи. Новизна подхода заключается в предложенном новом комбинировании различных методов и приложении к новым социальным сетям. Практическая значимость исследования заключается в автоматизации процесса определения принадлежности профилей в различных социальных сетях одному пользователю. Данные результаты могут быть применены в задаче построения мета-профиля пользователя информационной системы для последующего построения профиля его уязвимостей, а также в других исследованиях, посвящённых социальным сетям. С. 29-43.

The article describes the approach to solving the problem of comparing user profiles of different social networks and identifying those that belong to one person. An appropriate method is proposed based on a comparison of the social environment and the values of account profile attributes in two different social networks. The results of applying various machine learning models to solving this problem are compared. The novelty of the approach lies in the proposed new combination of various methods and application to new social networks. The practical significance of the study is to automate the process of determining the ownership of profiles in various social networks to one user. These results can be applied in the task of constructing a meta-profile of a user of an information system for the subsequent construction of a profile of his vulnerabilities, as well as in other studies devoted to social networks.

В данной работе представлена концептуальная модель системы, позволяющей автоматизировать предложение рекомендаций в отношении способов проведения дистанционных занятий. В качестве исходных данных для системы выступают ссылки на аккаунты обучающихся в популярных русскоязычных социальных сетях. Система выгружает доступные сведения по предоставленным ссылкам, анализирует извлеченные данные и, в соответствии с результатами анализа, дает рекомендации к проведению занятий в онлайн (дистанционном) формате. Общей целью направления исследований является переход к современным системам цифровизации образовательного процесса. Цель данной статьи состоит в построении концептуальной модели системы автоматизации рекомендаций в отношении способов проведения дистанционных занятий с обучающимися. Теоретическая значимость работы заключается в разработке новой концептуальной модели, которая ляжет в основу дальнейших построений методов, моделей, алгоритмов и реализации системы. Полученные результаты могут использоваться для разработки практических систем повышения качества образования и в рамках исследований в области дидактики. С. 88-98.

This paper presents a conceptual model of a system that allows automating the offer of recommendations regarding the methods of conducting distance learning. The initial data for the system are links to students' accounts in popular Russian-language social networks. The system downloads the available information from the provided links, analyzes the extracted data and, in accordance with the results of the analysis, gives recommendations for conducting classes in an online (remote) format. The general goal of the research direction is the transition to modern systems of digitalization of the educational process. The purpose of this article is to build a conceptual model of a system for automating recommendations regarding ways to conduct distance learning with students. The theoretical significance of the work lies in the development of a new conceptual model, which will form the basis for further construction of methods, models, algorithms and implementation of the system. The results obtained can be used to develop practical systems for improving the quality of education and in the framework of research in the field of didactics.

В статье описывается подход к решению задачи сопоставления профилей пользователей разных социальных сетей и идентифицикации тех из них, которые принадлежат одному человеку. Предложен соответствующий метод, основанный на сопоставлении социального окружения и значений атрибутов профиля аккаунтов в двух разных социальных сетях. Проведено сравнение результатов применения различных моделей машинного обучения к решению данной задачи. Новизна подхода заключается в предложенном новом комбинировании различных методов и приложении к новым социальным сетям. Практическая значимость исследования заключается в автоматизации процесса определения принадлежности профилей в различных социальных сетях одному пользователю. Данные результаты могут быть применены в задаче построения мета-профиля пользователя информационной системы для последующего построения профиля его уязвимостей, а также в других исследованиях, посвящённых социальным сетям. С. 29-43.

The article describes the approach to solving the problem of comparing user profiles of different social networks and identifying those that belong to one person. An appropriate method is proposed based on a comparison of the social environment and the values of account profile attributes in two different social networks. The results of applying various machine learning models to solving this problem are compared. The novelty of the approach lies in the proposed new combination of various methods and application to new social networks. The practical significance of the study is to automate the process of determining the ownership of profiles in various social networks to one user. These results can be applied in the task of constructing a meta-profile of a user of an information system for the subsequent construction of a profile of his vulnerabilities, as well as in other studies devoted to social networks.