Den snabba tillväxten av sociala nätverk har resulterat i en aldrig tidigare skådad mängd användargenererade data, vilket ger en utmärkt möjlighet till textbrytning. Authorship analys, en viktig del av text mining, försöker lära sig om författaren till texten genom subtila variationer i skrivande stilar som förekommer mellan kön, ålder och sociala grupper. Sådan information har en mängd olika tillämpningar, bland annat reklam och brottsbekämpning. En av de mest tillgängliga källorna till användargenererade data är Twitter, som gör majoriteten av sina användardata fritt tillgängliga genom sitt API. I denna studie försöker vi identifiera kön användare på Twitter med hjälp av Perceptron och Naïve Bayes med utvalda 1 till 5-gram funktioner från tweet text. Strömtillämpningar av dessa algoritmer användes för genusförutsägelse för att hantera hastigheten och volymen av tweettrafik. Eftersom informell text, såsom tweets, inte lätt kan utvärderas med traditionella ordlista metoder, n-gram funktioner infördes i denna studie för att representera strömmande tweets. Det stora antalet 1 till 5-gram kräver att endast en delmängd av dem används i könsklassificeringen, därför har informativa n-gramfunktioner valts med hjälp av flera urvalsalgoritmer. I bästa fall producerade Naïve Bayes och Perceptron algoritmer noggrannhet, balanserad noggrannhet och F-mått över 99 %.
Arbetet i REF består i att identifiera kön användare på Twitter med hjälp av perceptron och Naive Bayes från tweet texter.
Gender Prediction on Twitter Using Stream Algorithms with N-Gram Character Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}