題目

基於圖嵌入與半監督式方法之社群使用者輪廓描繪

摘要

    許多公司和商家已開始利用 Instagram 作為行銷推廣工具，透過使用者的個人資訊提供客製化的服務、廣告定位和興趣預測等功能。性別、年齡、偏好和消費習慣等使用者輪廓能夠幫助業者有效鎖定潛在客戶。在使用者輪廓分析中，監督式學習是常用的方法，需要大量訓練資料，例如已知使用者的性別和年齡等標籤，利用這些標籤資料作為參考，建立預測模型來預測新使用者的性別和年齡。

    然而，Instagram 上缺乏結構化的性別和年齡資料，必須透過人工標記方式產生訓練資料，這不僅耗時費力，而且能夠獲得的訓練資料量也稍嫌不足。為了解決上述資料量不足的問題，本研究採用從使用者貼文圖片中萃取出的標籤來連結 Instagram 和 Yelp 兩個不同來源的網絡資料。使用圖嵌入（Graph Embedding）法獲取特徵值，並透過轉移學習(Transfer Learning)的方法從來源任務中提取知識，以半監督式機器學習進行目標任務。