Identificación del perfil de autores en redes sociales usando nuevos esquemas de pesado que enfatizan información de tipo personal

Autores/as

  • Rosa María Ortega Mendoza Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
  • Anilú Franco Árcega Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Mineral de la Reforma
  • Manuel Montes y Gómez Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-23-2-3005

Palabras clave:

Identificación del perfil de autores, información personal, esquemas de pesado, PEI, DPP, EXPEI

Resumen

Este artículo resume la tesis "Identificación del perfil de autores en redes sociales usando nuevos esquemas de pesado que enfatizan información de tipo personal" cuya idea principal indica que los términos localizados en frases que exponen información personal son altamente valiosos para la tarea conocida como identificación del perfil de autores. Primero, se presenta un estudio sobre la relevancia de este tipo de frases en la tarea. Posteriormente, se propone un enfoque que enfatiza el valor de este tipo de información mediante dos novedosas propuestas: un método de seleccion de características y un esquema de pesado de términos, ambos basados en una nueva medida llamada ”índice de expresión personal”, la cual mide la cantidad de información personal revelada por un término. El enfoque fue evaluado en diferentes redes sociales prediciendo la edad y el género de usuarios.  Los resultados señalan mejoras promedio con respecto al mejor desempeño del estado del arte: 7.34% y 5.76% para la identificación de edad y género respectivamente.  Por lo tanto, se concluye que la información personal juega un rol importante en la tarea. 

Biografía del autor/a

Anilú Franco Árcega, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Mineral de la Reforma

Profesora-Investigadora Titular B

Manuel Montes y Gómez, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

Investigador Titular C

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Publicado

2019-06-27

Número

Vol. 23 Núm. 2 (2019): Topic Trends in Computing Research (Guest Editors: A. Aguilar Meléndez, E. U. Moya Sánchez)

Sección

Artículos

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