分類: 知道 常識詞典 編輯 : 常識 發布 : 01-18

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怎樣通過算法獲得用戶的屬性信息？例如性別、職業、年齡、學歷。或者有其它的分析方法可以得出，手動填寫會很大影響數據樣本的總量，這里面可能涉及到統計學的部分。4 個答案

答案 1：

根據問題的Tag，用戶經常性的參與某個分類Tag的討論和回答，一定程度上可以說明他是某一類人群。類似的，我覺得“贊同”的操作也是可以的。至于性別、職業、年齡、學歷這些數據真的有用嗎？我覺得不是那么重要，根據興趣專業去分類知乎的人群我覺得更有效~

答案 2：

基于一些已知性別的用戶的信息，進行關鍵詞機器訓練，不斷的提煉具有男性和女性特征的相關詞表，理論上訓練時間越長，詞表會越準確，然后基于詞表，反推所有用戶的性別特征。。。大概思路可以這樣

答案 3：

瀏覽行為分析，人物關系分析。樓上的也就是說這兩點。

答案 4：

可以通過用戶的tag、朋友、喜好和各種操作等分析用戶屬性。有一個叫“同性戀雷達”（Gaydar Radio）的項目，就是通過分析Facebook上的用戶數據，然后分析用戶是否是同性戀。互動百科上的“同性戀雷達”詞條-udong/wiki...Wiki上的Gaydar Radio詞條en.-.org/wiki...

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