多任务回归在社交媒体挖掘中的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

(1.中国科学院大学 计算机与控制学院, 100190 北京; 2.中国科学院 声学研究所,100191北京; 3.生物信息学研究所 新加坡科技研究局,138632 新加坡; 4.中国科学院 心理研究所, 100101 北京)

作者简介:

白朔天(1987—),男,博士研究生; 朱廷劭(1971—),男,研究员,博士生导师.

通讯作者:

白朔天,baishutian10@mails.ucas.al.cn.

中图分类号:

TP391.4

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(61070115).


Application of multi-task regression in social media mining
Author:
Affiliation:

(1. School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China; 2. Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, 100191 Beijing, China; 3. Bioinfomatics institute, Agency for Science, Technology and Research, 138632 Singapore; 4. Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, 100101 Beijing, China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    随着社交媒体的迅速发展,针对网络信息挖掘的研究成为互联网领域备受关注的研究热点之一.传统的单任务回归对各个任务分别建模,在多变量预测的场合中,无法合理利用变量之间的共享信息.因此,本文通过多任务回归网络挖掘方法,分析社交媒体用户人格和网络行为的关联模式.实验通过在线被试邀请,采集了335个人人网用户样本和563个新浪微博用户样本.采用多任务回归的算法,预测精度可达87%以上.实验结果表明多任务回归对多变量建模效果要优于单任务学习算法.

    Abstract:

    With the development of Social Media, web mining analysis has been regarded as one of hot research topics. Traditional single task regression builds models for each task, which ignores the sharing information among tasks in the occasion of multi-variable prediction. Therefore, this paper used multi-task regression mining method, and managed to analyze the pattern between user’s personality and network behavior. This study collected a sample set of 335 RenRen users and 563 Weibo users through online test invitation. Using multi-task regression, the final prediction accuracy is 87% or more. The result means that multi-task regression works better then single task regression for multi-variable modeling.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

白朔天,袁莎,程立,朱廷劭.多任务回归在社交媒体挖掘中的应用[J].哈尔滨工业大学学报,2014,46(9):100. DOI:10.11918/j. issn.0367-6234.2014.09.017

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-12-10
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-09-30
  • 出版日期:
文章二维码