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J-GLOBAL ID：201702210059363479   整理番号：17A0915219

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クス:ツイッターユーザ性別認識に関する事例研究【Powered by NICT】

Soft Biometrics in Online Social Networks: A Case Study on Twitter User Gender Recognition

著者 (4件)： Geng Li ,  Zhang Ke ,  Wei Xinzhou ,  Feng Xin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACVW  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  マーケティング ,  画像 ,  利用者プロファイル ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  都市計画 ,  *事例研究 ,  カスタム化
準シソーラス用語： テキスト ,  クラウドソーシング ,  民族性 ,  非構造化データ ,  *性別 ,  *オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  ソフト ,  バイオメトリクス ,  性別 ,  研究