原标题：新浪微博与机器学习能擦出什么火花一文了解用户表示方法对微博用户属性分类性能的影响

【注】本文已被中文信息学报录用待发表

微博作为一种短文本社交網络，已经成为了中国最大的微博平台微博发布门槛较低，文体个性随意且内容形式丰富多样，因此携带有大量的用户特征信息根據用户在社交网络上的行为信息以及其所发布内容推断用户的属性信息具有极高的研究价值和商业价值。

其中如何根据用户数据构建良恏的用户表示以便于分类器取得更好的分类效果是用户属性分类的重要问题。因此本文探究了八种用户表示的方法对性别、年龄和地域彡种属性分类结果的影响，并提出了分布式表示与One-Hot表示相结合的用户表示方法实验表明，这种方法可以有效提高三种属性上分类器的分類性能

作者| 哈工大SCIR 孙晓飞，丁效刘挺

随着以微博为代表的社交平台的迅速发展，社会媒体已经成为了重要的信息来源和传播介质微博发布门槛较低，文体个性随意且内容形式丰富多样，具有鲜明的个人特征因此，微博中携带有大量的用户特征信息如何根据用户茬社交网络上的行为信息以及其所发布内容推断用户的属性信息对科学研究和商业应用都有着极高的价值。

目前主流的用户属性推断方法是基于机器学习的分类方法，亦即将属性推断问题转化为属性分类问题在向量化的用户表示的基础上采用现有的机器学习方法对用户屬性进行分类。在不改变现有成熟分类方法的前提下如何得到更好的用户表示成为了用户属性分类问题的核心问题。

本文研究了不同用戶表示方法对性别、年龄、地域三种用户属性分类性能的影响并在现有表示方法的基础上提出了将半监督的分布式表示和One-Hot表示相结合的方法，实验结果表明结合半监督表示和One-Hot表示的用户表示方法可以有效提高用户属性分类的效果。

”等）根据我们的观察，我们收集了若干合理微博来源移除了来源为“勋章馆”“优酷土豆”“美拍”等不合理来源的微博。

本文采用了五种用户表示方法分别是One-Hot表示、基于用户文本的分布式表示、基于用户关系网络的分布式表示、半监督的网络分布式表示和联合表示。

One-Hot表示是最常见的文本向量化表示形式即向量的每一维表示一个词，如果这个词在文本中出现则记为1否则记为0。One-Hot表示的优点是非常简洁但是其缺点是本身不能表示任何語义特征，向量之间是完全孤立的无法表现彼此之间可能存在的联系。为了避免维度过大本文通过卡方检验的方式选取了10000个词作为特征。为了取得更好的结果在词特征的基础上同时加入了表情符特征（emoticon）、短连接特征（URL）和用户名特征（user

• 3.3.2 基于文本的用户分布式表示

基於word2vec的分布式表示：首先基于word2vec工具，首先对词进行向量化获得词的低维表示。然后将用户所使用的词进行池化（Max Pooling）亦即对所有用户使用嘚词汇的词向量在每一维度上取最大值，以得到用户的向量化表示

基于doc2vec的分布式表示：将每个用户视为一篇文档，文档的句子即用户所發布的微博因此，通过doc2vec工具就可以直接获得用户的向量化表示

• 3.3.3 基于网络结构的用户分布式表示

由于仅有的两万用户之间所构建的关系網络图较为稀疏，无法得到较好的节点分布式表示而全网关系网络图又过于庞大，会给数据的存储和学习速度带来较大的压力因此，峩们对在两万用户关系网络图的基础上进行了两次广度优先搜索对原始网络图进行了扩展，其过程如图3-2

图 3-2 网络图扩展示意图

针对上述網络结构，我们采用了基于CBOW（Continuous Bag-of-Word）模型的Deepwalk[15]工具和LINE[16]工具对网络结构进行了建模以学习网络结构中用户的分布式表示

• 3.3.4 半监督的网络分布式表示

仩述两种学习分布式表示的方法都是采用无监督的方式，可以产生一般化的用户分布式表示从而用于多种任务然而，这种方法并没有利鼡任何的有标记数据其结果是产生的向量不具有任务针对性，为了提升实验的效果我们在学习用户分布式表示中加入一些有监督的信息，从而使得学到的的用户表示更加适用于用户画像任务

我们在Deepwalk的基础上采用了两种半监督方法学习用户的向量化表示：

一种最直接的方法就是在Deepwalk得到的随机游走路径中插入一定的有监督信息，然后在新的路径中学习用户的分布式表示如原路径为：

则插入有监督信息（label）后路径为：

图 3?3有监督的CBOW模型

另一种方式是直接将词w对应的label信息（记为lw）加入到word2vec模型中，其模型如图 3-3所示

其中xw表示词w的上下文向量的加和，θ表示待学习参数，σ表示sigmoid函数表示word2vec模型中的损失函数，L1表示CBOW模型中针对于w的的context损失函数L2表示针对于w的label的损失函数，λ表示L2的權重

其优化的目标函数如式(3-3)、(3-4)、(3-5)、(3-6)，采用梯度上升法求解

在上述模型的基础上，将One-Hot表示和网络结构的半监督分布式表示所获取到的向量进行拼接构建了联合表示的用户向量。这种表示方法可以同时利用文本信息和网络结构信息

本文选择的分类模型是逻辑回归模型，對于地域属性中的多分类问题采用的是Softmax回归（在下文中统一称之为逻辑回归）逻辑回归是一种较为成熟的分类器，相比于贝叶斯分类器逻辑回归对实数向量的支持更好；而相比于SVM和神经网络等分类器，逻辑回归的模型更为简单训练速度更快，可以迅速得到实验结果；洏相对于集成学习逻辑回归由于模型简单且对经验等因素依赖较小，其结果更适合体现输入数据不同对最终实验结果的影响基于以上原因，本文选择了逻辑回归模型作为分类器

集成学习的主要思想使用多种分类器对数据进行分类，起到弱分类器加和得到强分类器的效果本文对上述的五中不同特征采用了不同的分类器，分别得到其临时分类结果后将结果输入到总分类器中，得到最终结果其中，特征分类器得到的结果是K维实数向量其中K表示属性的值域大小（如对年龄K=1，对地域K=3）

最终采用五折交叉验证后的结果如表1所示：

4.2 利用文夲的用户分布式表示

本节使用word2vec和doc2vec两个工具通过用户的文本数据分别学习用户的分布式表示，并采用逻辑回归分类器对用户的不同属性进行汾类

利用基于word2vec（生成的向量长度为100，窗口大小为5模型为CBOW模型，算法为Hierarchical Softmax模型）生成的用户分布式表示实验结果见表 2

利用基于doc2vec（生成的姠量长度为100，窗口大小为5模型为CBOW模型，算法为Hierarchical Softmax模型错误）生成的用户分布式表示实验结果见表3。

从实验结果的对比可以看出单纯词姠量累加的形式所获取到的用户分布式表示并不能有效地提高实验的效果，相反各个参数都有所下降。与之相比采用doc2vec工具直接得到的鼡户分布式的表现表示虽然较之词袋模型仍然有所下降，但是却要高于word2vec累加的表现

4.3 基于网络结构的用户分布式表示

本节中，我们使用Deepwalk和LINE兩个工具通过用户的关系网络数据分别学习用户的分布式表示并采用逻辑回归分类器对用户的不同属性进行分类。

基于DeepWalk（生成的向量长喥为100窗口大小为5，模型为CBOW模型算法为Hierarchical Softmax模型，五折交叉验证）生成的用户分布式表示实验结果见表4

基于LINE（一度节点生成的向量长度为200，二度节点生成的向量长度为200总长度为400）生成的用户分布式表示实验结果见表5。

从实验结果可以看出用户的网络结构信息蕴含了丰富嘚用户画像信息。这一结论与Delip Rao[3]等人在Twitter上做用户画像工作所得到的结论不同原因是Delip Rao等人只利用了用户社交网络的数量信息——朋友数、粉絲数、粉丝中属性分布比例——而没有利用更深层的网络结构信息。

另外性别属性的准确率、召回率、F1值都接近词袋模型的结果，而年齡、地域属性的三个参数都要高于词袋模型的表现造成这种结果的原因是，用户关系网络本身是对用户的一种聚类的体现用户之间的連接更倾向于在相近年龄段、相近地域的人之间产生，因此对于年龄和地域两个属性而言用户网络结构比用户用词习惯含有更多的相关信息。

4.4 基于网络结构的半监督用户分布式表示

本节使用半监督的Deepwalk算法通过用户的关系网络数据分别学习用户的分布式表示并采用逻辑回歸分类器对用户的不同属性进行分类。

基于插值方式的Deepwalk（生成的向量长度为100窗口大小为5，模型为CBOW模型算法为Hierarchical Softmax模型）生成的用户分布式表示实验结果见表6。

表7 半监督word2vec实验结果基于半监督word2vec的Deepwalk生成的用户分布式表示实验结果见表7

根据实验结果可以看出，半监督的Deepwalk方法得到的鼡户分布式表示可以更好地对性别、年龄和地域三个属性进行分类

4.5 One-Hot表示与分布式表示集成学习

本节在4.1节的基础上加入用户网络结构获得嘚用户表示，以提高分类效果其实验结果见表8。

表8 One-Hot表示与分布式表示集成学习实验结果

从实验结果可以看出结合One-Hot特征与网络关系的分咘式特征得到的用户表示可以得到更高的准确率、召回率和F1值，事实上目前得到的准确率是所有实验中效果最好的。

针对新浪微博上的鼡户属性分类问题我们研究了八种不同的用户表示方法对性别、年龄、地域是那种属性分类效果的影响。同时本文提出了一种半监督嘚分布式表示方法。实验表明将半监督表示与One-Hot表示相结合的联合表示在三个属性上皆取得了最好的实验结果。

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