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答案 1:
根据问题的Tag,用户经常性的参与某个分类Tag的讨论和回答,一定程度上可以说明他是某一类人群。类似的,我觉得“赞同”的操作也是可以的。至于性别、职业、年龄、学历这些数据真的有用吗?我觉得不是那么重要,根据兴趣专业去分类知乎的人群我觉得更有效~答案 2:
基于一些已知性别的用户的信息,进行关键词机器训练,不断的提炼具有男性和女性特征的相关词表,理论上训练时间越长,词表会越准确,然后基于词表,反推所有用户的性别特征。。。大概思路可以这样答案 3:
浏览行为分析,人物关系分析。楼上的也就是说这两点。答案 4:
可以通过用户的tag、朋友、喜好和各种操作等分析用户属性。有一个叫“同性恋雷达”(Gaydar Radio)的项目,就是通过分析Facebook上的用户数据,然后分析用户是否是同性恋。互动百科上的“同性恋雷达”词条-udong/wiki...Wiki上的Gaydar Radio词条en.-.org/wiki...下一篇:你年少时梦想是什么,还在坚持吗? 下一篇 【方向键 ( → )下一篇】
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