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多任务回归在社交媒体挖掘中的应用
被引量：
9
1
作者
白朔天
袁莎
+1 位作者
程立
朱廷劭
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期100-104,110,共6页
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...
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.
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关键词
多任务回归
社交媒体
网络挖掘
特征提取
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职称材料
题名
多任务回归在社交媒体挖掘中的应用
被引量：
9
1
作者
白朔天
袁莎
程立
朱廷劭
机构
中国科学院大学计算机与控制学院
中国科学院声学
研究所
生物信息学研究所新加坡科技研究局
中国科学院心理
研究所
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期100-104,110,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070115)
文摘
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.
关键词
多任务回归
社交媒体
网络挖掘
特征提取
Keywords
multi-task regression
social media
Web mining
feature extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多任务回归在社交媒体挖掘中的应用
白朔天
袁莎
程立
朱廷劭
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
9
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