Twitterユーザ性別判定システムの提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-14

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Development of Gender Recognition System for Twitter User

著者名: 原 元司(松江工業高等専門学校),佐古 龍(名古屋大学),森井 隆宏(ミック)

著者名(英語): Motoshi Hara(Matsue College of Technology),Ryu Sako(Nagoya University),Takahiro Morii(MIC Co.,Ltd.)

キーワード: Twitter|性別判定|SVM|k-NN|Twitter|Genger Recognition|SVM|k-NN

要約(日本語): 　近年，アクティブユーザ数が2億人を越えたTwitterには商品やコンテンツに対する感想や意見などが多く投稿されている．また，このメディアはリアルタイム性が高いため，近年Twitterをマーケティング活用にすることが期待されている．商品やコンテンツに対する感想や意見は，年齢や性別に応じて異なるため，ユーザ属性情報はマーケティングにとって非常に重要である．　そこで，本研究ではユーザ属性情報が不明なTwitterユーザの性別を自動判定するシステムを考案した．具体的には，日本語の話し言葉に考慮して特徴空間を定義し，サポートベクターマシン，k-近傍法の2つの方法による性別判定システムを提案する．

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