Demografi används i stor utsträckning i marknadsföring för att karakterisera olika typer av kunder. I praktiken är dock demografisk information som ålder, kön och plats vanligtvis inte tillgänglig på grund av integritet och andra skäl. I detta dokument strävar vi efter att utnyttja big datas kraft för att automatiskt dra nytta av användarnas demografi baserat på deras dagliga mobilkommunikationsmönster. Vår studie är baserad på ett verkligt stort mobilt nätverk av mer än 7.000.000 användare och över 1000.000.000 kommunikationsrekord (CALL och SMS). Vi upptäcker flera intressanta sociala strategier som mobilanvändare ofta använder för att upprätthålla sina sociala förbindelser. För det första är ungdomar mycket aktiva när det gäller att bredda sina sociala kretsar, medan äldre personer tenderar att hålla nära men stabilare förbindelser. För det andra lägger kvinnliga användare större vikt vid interaktioner över generationsgränserna än manliga användare, även om interaktioner mellan manliga och kvinnliga användare är vanligt förekommande. För det tredje upptäcks för första gången ett ihållande triadiskt mönster av samma kön under ens livstid, medan mer komplexa triadiska mönster av motsatt kön endast visas bland unga människor. Vi studerar vidare i vilken utsträckning användares demografi kan härledas från deras mobilkommunikation. Som ett specialfall formaliserar vi ett problem med dubbla beroende-variabla förutsägelser om användarens kön och ålder samtidigt. Vi föreslår WhoAmI-metoden, en dubbelberoende-variabel faktordiagrammodell, för att ta itu med detta problem genom att inte bara beakta effekterna av egenskaper på kön/ålder, utan också förhållandet mellan kön och ålder. Våra experiment visar att den föreslagna WhoAmI-metoden avsevärt förbättrar prediktionsnoggrannheten med upp till 10% jämfört med flera alternativa metoder.
Dong m.fl. REF förutsäger kön och åldersgrupp från samtalsloggar och SMS-data baserat på relationen mellan populationer av olika kön och åldersgrupper.
Inferring user demographics and social strategies in mobile social networks
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}