Как добавить участников в группу вконтакте: Как добавить участников в группу ВКонтакте: полное руководство

10 октября 2006 года, в день своего рождения, Павел Дуров, 22-летний выпускник факультета английской филологии СПбГУ, запустил социальную сеть «ВКонтакте». До этого у него уже были сайты Durov.com, где студенты размещали рефераты, заметки и пересказы книг, и университетский молодежный форум Spbgu.ru. Именно последний обеспечил ВКонтакте первую аудиторию. Друзья Дурова с форума Spbgu.ru получили первые идентификаторы для новой социальной сети.

Сначала регистрация была доступна для всех студентов по приглашению и с указанием их настоящих имени и фамилии, но в ноябре 2006 года она стала бесплатной. За четыре месяца ВКонтакте набралось более 50 000 пользователей.

Подобно Facebook, он позволяет пользователям создавать личный профиль, общаться с друзьями и семьей, присоединяться к группам, делиться обновлениями и контентом, а также участвовать в сообществах на основе своих интересов.

Некоторые функции учетных записей vk:

1. Создание профиля: пользователи могут создать личный профиль с информацией о себе, включая свои интересы, образование и опыт работы.
2. Лента новостей: пользователи могут видеть обновления от своих друзей и страниц, на которые они подписаны, в одной ленте.
3. Группы: пользователи могут присоединяться к группам по интересам и участвовать в обсуждениях с другими членами группы.
4. Обмен сообщениями: пользователи могут отправлять сообщения другим пользователям в частном порядке, как один на один, так и в группах.
5. Музыка и видео: пользователи могут загружать, слушать и смотреть музыку и видео
6. Сообщества: пользователи могут создавать и присоединяться к сообществам, которые похожи на группы, но имеют другой макет, разрешения и инструменты.
События
7. : пользователи могут создавать события, такие как вечеринки, концерты и встречи, и присоединяться к ним.
8. Наклейки и GIF-файлы: пользователи могут использовать стикеры и GIF-файлы для самовыражения в сообщениях и комментариях.
9. Голосовые и видеовызовы: пользователи могут совершать голосовые и видеовызовы друзьям и группам
10. Игры: пользователи могут играть в игры и соревноваться с друзьями.

Как создать учетную запись вк с помощью SMS-MAN

Для того, чтобы создать учетную запись на этой платформе, вам необходимо использовать свой личный номер телефона, чтобы обойти регистрацию. Так что же делать, если вы не хотите делиться своей личной информацией? Это тот момент, когда мы, SMS-MAN, можем вам помочь. Мы можем предложить вам приобрести один из наших номеров телефонов в обход регистрации. Эта процедура не займет у вас слишком много времени. Меньше 5 минут и регистрация вк будет пройдена. Просто прочитайте нашу инструкцию ниже.

1. Сначала нам нужно зарегистрироваться на нашем сайте
2. Во-вторых, чтобы иметь возможность покупать номера, нужно иметь какой-то баланс. Для этого у нас есть множество способов оплаты. Выберите тот, которому вы доверяете больше всего.
3. Теперь переходим на главную страницу и выбираем страну. В нашем случае это будет номер из РФ
4. После выбора страны ищем сервис ВК в строке поиска. Найдя его, нам нужно нажать кнопку «КУПИТЬ». Вы увидите, что внизу страницы появилась новая информация о созданном номере.
5. Нажмите кнопку «Получить SMS», чтобы получить смс от ВКонтакте для завершения регистрации и подтверждения аккаунта.

Вот и все. Как я уже говорил, выполнение всех шагов займет менее 5 минут. Надеюсь, вы полностью понимаете, как это работает. Также обратите внимание, что этот метод одинаков для большинства платформ. Купите наш номер, запросите код подтверждения и получите его на нашем сайте.

PYMK в ВК: ОД через EGO-NETS. Возможность добавлять пользователей в друзья есть… | от команды ВК

·

Возможность добавлять пользователей в друзья — один из важнейших механизмов любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат друг с другом. Они видят и комментируют сообщения друг друга в своих новостных лентах и ​​заходят в свои списки друзей, чтобы начать чаты. Вот почему так важен рост социального графа.

Меня зовут Евгений Замятин. Я являюсь частью команды Core ML в ВКонтакте. Хочу рассказать вам о том, как работает наша рекомендательная система, чтобы сблизить пользователей крупнейшей социальной сети рунета.

Современные рекомендательные системы часто состоят из двух уровней, и наша система не исключение.

Первый уровень — поисковая часть системы. Его задача — искать среди всего множества пользователей наиболее релевантных кандидатов. Этот процесс нужно сделать быстро. Обычно эти задачи решаются с помощью простых в использовании моделей, таких как матричные факторизации или эвристики, основанные на количестве общих друзей. Затем кандидаты, полученные на первом уровне, отправляются на второй уровень, где на модель больше не распространяются строгие ограничения скорости. Его основная задача — обеспечить максимальную точность предсказания и сформировать список, который увидит пользователь. В этой статье мы рассмотрим только первый этап — поиск.

Прежде всего сформулируем постановку задачи. Для каждого пользователя нам нужно найти k кандидатов, которых они с наибольшей вероятностью добавят в друзья. Метрика, на которой мы сосредоточимся, — это отзыв@k. Для этой задачи идеально подходит, так как нас интересует не порядок кандидатов, а важна их релевантность.

Давайте рассмотрим базовые, но до сих пор актуальные решения, придуманные десятки лет назад. Первый метод, который приходит на ум, самый логичный: эвристика, основанная на количестве общих друзей. Для каждого пользователя выбираются кандидаты с наибольшим значением. Этот подход прост в реализации и обеспечивает достойное качество результатов.

Еще одним важным методом рекомендации друзей является Adamic/Adar. Он также основан на анализе общих друзей, хотя и модифицированном: авторы предлагают учитывать количество друзей, которые есть у «общего» друга. Чем больше это значение, тем меньше релевантной информации оно несет.

Недавно наши коллеги из Google+ предложили новый подход к рекомендациям друзей, основанный на эго-сетях. В своей статье авторы предложили кластеризовать эго-сети пользователей. В качестве меры релевантности они использовали значение 9.0083 показатель дружбы , который представляет собой количество общих друзей в одном кластере эго-сетей.

Помимо методов, основанных на анализе общих друзей, довольно распространены рекомендации на основе встраивания. В Лаборатории искусственного интеллекта ВК МФТИ мы провели исследование, в котором сравнили эффективность разных подходов к задаче предсказания дружбы в ВК. Результаты совпали с нашим опытом. Решения, основанные на встраивании графов, нам не подходят. Помня об этом, мы начали разрабатывать систему отбора кандидатов на основе анализа общих друзей.

Общая схема нашего метода расширяет идеи числа общих друзей и Адамика/Адара. Итоговая мера релевантности E(u, v) , с помощью которой мы будем отбирать кандидатов, также раскладывается на сумму общих друзей u и v . Ключевое отличие заключается в форме слагаемого под суммой. В нашем случае это мера ez_c(u, v) .

Сначала попробуем понять «физический» смысл меры ez_c(u, v) . Представьте, что мы взяли пользователя c и спросили его: «Какова вероятность того, что два ваших друга, и и и , станут друзьями?» Чем больше информации этот пользователь учитывает для своего прогноза, тем точнее он будет. Например, если c может вспомнить только количество своих друзей, его рассуждения могут выглядеть так: «Чем больше у меня друзей, тем меньше вероятность того, что два случайных человека узнают друг друга». Тогда оценка «вероятности» дружбы u и v (с точки зрения c ) могут выглядеть как 1/log(n) , где n — количество друзей. Вот как работает Адамик/Адар. Но что, если c учитывает больше контекста?

Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте разберемся, почему ez_c(u, v) важно определить через пользователя c . Дело в том, что в таком виде очень удобно решать задачу распределённо. Представьте, что мы разослали всем пользователям платформы анкету с просьбой оценить вероятность того, что каждая пара их друзей дружит друг с другом. Получив все ответы, мы можем подставить значения в формулу Э(и,в) . Вот как выглядит вычисление E(u, v) с помощью MapReduce:

• Подготовка . Для каждого c выделяется контекст, который он будет учитывать для выставления оценок. Например, в Adamic/Adar это будет просто список друзей.
• Карта . «Спросите» каждого c , что они думают о возможности дружбы для каждой пары своих друзей. Мы вычисляем ez_c(u, v) и сохраняем его как (u, v) → ez_c(u, v) для всех u , v в N(c) . В случае Адамика/Адара: (u, v) → 1 / log|N(c)| .
• Уменьшить . Для каждой пары (u, v) суммируем все соответствующие значения. Их будет ровно столько, сколько общих друзей у и и и .

Таким образом, мы получаем все ненулевые значения E(u, v) . Примечание: необходимое условие для E(u, v) > 0 есть наличие хотя бы одного общего друга u и v .

Контекст пользователя c в случае меры ez_c будет тот же список друзей, но дополненный информацией об отношениях внутри этого списка. Научный термин для такой структуры — «эго-сеть». Более формально эго-сеть вершины x является подграфом исходного графа, все вершины которого являются соседями вершины x 9.0084 и x , ребра которого являются всеми ребрами исходного графа между этими вершинами.

Основная идея показателя ez_c заключается в том, что его можно сделать обучаемым. Для каждого пользователя с , его эго-сети и всех пар пользователей u, v внутри нее мы можем насчитать множество различных признаков. Например:

• количество общих друзей u и v внутри эго-графа c
• количество общих друзей u и c
• интенсивность взаимодействия между v и c
• время, прошедшее с момента последней дружбы между u и кем-то из эго-графа c
• плотность графа эго c
• и другие

Таким образом, мы получим набор данных с функциями. Но нам также нужны метки для обучения. Рассмотрим набор данных, построенный из состояния графа в момент времени T . Тогда в качестве положительных примеров возьмем те пары пользователей, которые не были друзьями на момент T , но подружились с T + △T . И как минус, все остальные пары пользователей, которые не являются друзьями. Примечание: поскольку мы решаем задачу прогнозирования новых дружеских отношений, те пары пользователей, которые уже являются друзьями в момент времени T , не нужно учитывать ни в обучении, ни на практике.

В итоге получаем следующий набор данных:

• для каждой пары пользователей u и v , а так же их общий друг c , характеристики рассчитываются внутри ego-net c
• пара пользователей u и v встречается в наборе данных ровно столько раз, сколько у них есть общие друзья
• все пары пользователей в наборе данных не друзья во времени T
• для каждой пары u и v метка равна 1, если они стали друзьями в течение времени △T начиная с T и 0 иначе

Мы будем использовать этот набор данных для обучения нашей меры ez_c . В качестве модели мы выбрали градиентный бустинг с функцией попарных потерь, где ID группы — user u .

По существу, мера ez_c (u, v) определяется как предсказание модели, описанной выше. Но есть один нюанс: при парном обучении распределение предсказаний модели похоже на нормальное. Следовательно, если мы возьмем «сырой» прогноз в качестве определения меры ez_c(u, v) , у нас может возникнуть ситуация, когда мы оштрафуем окончательную меру E(u, v) для общих друзей, поскольку значения прогнозов отрицательны. Это не совсем понятно, так как мы не хотим, чтобы мера E(u, v) уменьшалась с увеличением числа общих друзей. Итак, в дополнение к предсказанию модели мы решили взять показатель степени:

. Этот подход хорошо работает на небольших графиках. Но чтобы применить его к реальным данным, нам нужно выполнить еще одно действие. Суть проблемы такова: мы не можем рассчитать признаки и применить модель для каждой пары пользователей всех эго-сетей, так как это заняло бы слишком много времени. Чтобы решить эту проблему, мы придумали специальный трюк. Представим, что наше повышение градиента обучено так, что каждое дерево использует атрибуты только одного пользователя: либо и или и . Тогда мы могли бы разделить весь ансамбль на две группы: к группе A мы бы отнесли деревья, которые используют только атрибуты пользователя u , к B , пользователя v . Прогноз такой модели может быть представлен как:

С помощью такой модели мы могли бы быстрее получать прогнозы для всех пар пользователей одной и той же эго-сети. Все, что нам нужно сделать, это применить модели A и B для каждого пользователя, а затем сложить прогнозы, соответствующие парам. Таким образом, для эго-сети из n вершин мы могли бы уменьшить количество применений модели с O(n²) от до O(n) .

Но как нам получить модель, в которой каждое дерево зависит только от одного пользователя? Вот как:

1. Исключите из набора данных все признаки, которые одновременно зависят как от u , так и от v . Например, атрибут «количество общих друзей х и х внутри эго-графа с» придется удалить.
2. Модель поезда A , использующая только функции, основанные на u , c и эго-сеть c .
3. Для обучения модели B оставьте только признаки, основанные на v , c и ego-net c . Передайте прогнозы модели A в качестве базовых прогнозов.

Если объединить модели A и B , то получим то, что нам нужно: первая часть использует особенности u , вторая использует особенности v . Набор моделей имеет смысл, потому что B был обучен «исправлять» Предсказания A . Такая оптимизация позволяет ускорить расчеты в сотни раз и делает подход применимым на практике. Окончательный результат ez_c(u, v) и E(u, v) выглядит следующим образом:

Обратите внимание, что E(u, v) можно представить как:

Эта формула является скалярным произведением разреженных векторов, индексы которых являются пользователями, а значения — показателями прогнозов модели. Ненулевые значения здесь только для друзей u — по сути, это просто списки друзей с дополнительными значениями.

При построении рекомендаций мы уже рассчитали прогнозы модели для всех существующих дружеских отношений. Поэтому для каждого пользователя мы можем собрать векторы и поместить их в доступное онлайн-хранилище ключей-значений. После этого мы можем получить значение E(u, v) для любой пары пользователей онлайн с помощью простой операции умножения векторов. Это позволяет использовать E(u, v) в качестве легкой функции релевантности в высоконагруженных частях системы или в качестве дополнительного признака итоговой модели ранжирования.

В результате система EGOML позволяет:

1. Подбирать кандидатов для каждого пользователя оффлайн в распределенных настройках. Асимптотическая сложность оптимизированного алгоритма составляет O(|E|) вычислений признаков и модельных приложений, где |E| — количество подключений в графе.