多任务回归在社交媒体挖掘中的应用

Abstract

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