基于认证用户信息的微博用户类型识别方法

• 作者: 李寿山 王晶晶 黄磊
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 微博 用户分类 认证
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 719-725
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1409014

摘要

微博用户可以分为个人用户和非个人用户两种类型。在微博中对这两种用户类型进行自动分类是智能广告、用户个性分析等应用的一项基本任务。针对该任务，提出了一种基于机器学习的自动分类方法。该方法的特色在于，不需要人工标注样本，而是利用微博中认证用户类型的语料作为训练样本构建分类器，用于对非认证用户类型进行分类。具体实现中，将用户名和用户发表的微博文本作为表示用户的样本，使用基于最大熵算法进行用户分类。实验表明这种利用认证用户对非认证用户进行类型分类的方法能够获得较好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李寿山	苏州大学计算机与科学技术学院	68	618	13.0	23.0
2	王晶晶	苏州大学计算机与科学技术学院	12	63	5.0	7.0
3	黄磊	苏州大学计算机与科学技术学院	3	39	3.0	3.0