基于兴趣偏好的微博用户性别推断研究

• 作者: 刘丽珍 宋巍 王函石
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 用户隐藏属性 用户性别推断 用户偏好建模 社交媒体
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2522-2529
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.034

摘要

用户属性，如：性别、年龄等，是计算心理学、个性化搜索、社会化商业推广等研究和应用考察的核心因素。利用用户生成数据自动推断用户属性成为新兴的研究课题。本文提出基于用户兴趣偏好研究微博用户的性别推断问题。考察了用户内容偏好以及关注行为偏好对性别推断的作用。在新浪微博近万名用户的数据集上证明了用户偏好特征的有效性。与传统的语用特征相比，将用户内容偏好与关注偏好相结合能够显著提高推断准确率。关注偏好特征对推断非活跃用户的性别尤其有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丽珍	首都师范大学信息工程学院	31	193	9.0	11.0
2	王函石	首都师范大学信息工程学院	10	51	6.0	7.0
3	宋巍	首都师范大学信息工程学院	13	59	6.0	7.0