抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オンラインソーシャルネットワークにおける発生増殖非構造化データはユーザプロファイル(例えば,年齢,性別,民族性,など)の認識における重要な研究進歩をもたらすが,一方新たな課題をもたらした。これら属性であるソフトバイオメトリックスと呼ばれ,ユーザの意味的記述を提供した。オンラインソーシャルネットワークにおけるユーザのソフトバイオメトリック形質の特定カスタマイズされたマーケティング,個人化レコメンデーション,及び都市計画のような多様なアプリケーションに重要である。従来の研究と比較して,オンラインソーシャルネットワークにおけるソフトバイオメトリックスの同定の重要性と課題を取り上げ,それらのツイートテキストとプロファイル画像に基づくツイッターユーザの性別認識に関する事例研究を行った。最初に,彼らの自主報告名を用いた利用者のソフトバイオメトリック特性を,手動標識とクラウドソーシングのような労働強制法の代わりにへの効率的アプローチを適用した。テキストとプロファイル画像を用いたアプローチ,ハッシュタグベースTF-IDF,LDAトピック分布,SIFTベースTF-IDFと畳込みニューラルネットワーク(CNN)を調べた。最後に,性別同定を向上させるために両方のテキストと画像から学習したモデル組み合わせてアンサンブル法を提案した。著者らの広範な実験の性能は,最新研究を状態であるとの比較であることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】