【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070115)
论文部分内容阅读
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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