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J-GLOBAL ID：202002215618349531   整理番号：20A0375027

マイクロブログユーザプロファイリング:年齢と性別分類のための教師付きクラスタリングに基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Micro-blog User Profiling: A Supervised Clustering based Approach for Age and Gender Classification

著者 (3件)： Qiu Jing (95801 Budui,China) ,  Li Lin (Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology,Wuhan,China) ,  Zheng Yunpei (Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BESC  ページ： 1-4  発行年： 2019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： ユーザプロファイリングは,性別,年齢,位置などのようなユーザ属性のタグ付けのプロセスである。現在,一般的な方法は,ラベルとして属性を処理することによって分類を行うことである。さらに,アンサンブル分類を用いて分類品質を改善した。しかしながら,従来の集合分類のベース分類装置はランダムサンプリングを用いて訓練され,それは常に良好な分類性能を保証することができない。本論文では,年齢および性別属性を有するタグマイクロブログユーザに対するアンサンブル分類手法の教師つきクラスタリングを提案した。提案した手法は,複数のクラスタに同じラベルを持つ訓練データを分割し,次に,異なるラベルを持つ訓練データから訓練データ部分集合に異なるクラスタを結合することである。各サブセットを用いて,ベース分類器を訓練した。実験結果は,提案した方式が従来の集合分類方式と比較して,それぞれ1.79%と0.67%によって性別と年齢分類精度分類を改良することができることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無作為抽出 ,  分類装置 ,  品質 ,  部分集合 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 分類精度 ,  訓練データ ,  *マイクロブログ ,  アンサンブル分類 ,  タグ付 ,  ユーザプロファイリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 年齢 ,  性別分類 ,  教師 ,  クラスタリング