Abstract-Demografisk information spelar en viktig roll för att få värdefulla insikter om en webbplats användarbas och används i stor utsträckning för att rikta online-annonser och kampanjer. I detta dokument undersöks maskininlärningsmetoder för att förutsäga de demografiska egenskaperna hos webbplatser med hjälp av information som härrör från deras innehåll och deras hyperlänkade struktur och som inte är beroende av någon information som direkt eller indirekt erhålls från webbplatsens användare. Sådana metoder är viktiga eftersom användarna blir alltmer intresserade av att dela med sig av sin personliga information och beteendeinformation på Internet. Regressionsbaserade tillvägagångssätt utvecklas och studeras för att förutsäga demografiska attribut som utnyttjar olika innehållsbaserade funktioner, olika sätt att bygga förutsägelser modeller, och olika sätt att aggregera web-sida nivå förutsägelser som tar hänsyn till webbens hyperlänkade struktur. Dessutom utvecklas en matris-tillnärmningsbaserad metod för att koppla prognoserna för enskilda regressionsmodeller till en modell som är utformad för att förutsäga attributets sannolikhetsviktfunktion. Omfattande experiment visar att dessa metoder kan uppnå en RMSE på 8-10% och ger insikter om hur man bäst tränar och tillämpar sådana modeller.
I REF används endast webbinnehåll och prognosuppgiften slutförs med regressionsbaserade metoder.
Content-Based Methods for Predicting Web-Site Demographic Attributes
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}