中文社交媒体用户性别预测研究

刘雅琦 李得志 王瑞雪

摘要：[目的/意义]与互联网的高速发展不同，个人信息安全保护的发展相对滞后，通过预测社交媒体用户的性别，能够更好地针对不同性别用户提供隐私保护。[方法/过程]以新浪微博这一社交媒体中用户发布的短文本为研究对象，从中抽取语言特征和主题特征，为每一个用户构建基于语言特征、主题特征以及两个特征叠加的特征表达向量，利用SVM机器学习算法构建性别预测的分类器。[结果/结论]实验表明，从微博短文本中抽取的语言特征和主题特征能够准确预测用户性别，其效果在主要评价指标中均有大幅提升。

关键词：短文本    性别预测    主题特征    语言特征

分类号：TP391.1

引用格式：刘雅琦， 李得志， 王瑞雪. 中文社交媒体用户性别预测研究： 以新浪微博短文本内容为例[J/OL]. 知识管理论坛， 2021， 6（4）： 213-227[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/255/.

1  引言

随着互联网的深入发展，近年来信息安全逐步得到了人们的重视，中共中央成立了中央网络安全和信息化领导小组，“没有信息安全就没有国家安全”的理念深入人心。但现阶段，对信息商业价值的利用仍远远超过了对信息隐私安全的保护，信息的隐私保护依然处于相对滞后的状态;公共部门信息资源增值利用中，个人信息还存在着信息授权、利益平衡、法律救济和监管多方面的风险[1]。现有的法律体系中，虽然有大量的法律法规对个人信息保护提出立法，但在实际过程中，法律法规起到的保护作用有限，个人信息的保护还存在一些障碍[2]。

社交媒体持续发展，用户数量不断壮大。一方面社交媒体的发展为用户提供了方便快捷的信息获取方式;另一方面由于社交媒体的使用者门槛较低，社交网络的开放性、共享性与连通性的特点[3]，使得用户的个人信息容易受到侵犯。为保护个人信息安全，部分用户在进行注册时会选择不填或虚假填写自己的性别[4]，而相关研究表明女性用户对信息层面因素敏感，更易受影响[5]，相较而言更容易透露自己的隐私信息[6]。因此需要基于用户的性别提供服务，对用户进行适当的信息保护，使用户免受互联网中大量垃圾信息的伤害，如不对女性群体进行暴力内容的推送等。与此同时，用户的性别信息也是用户画像的重要组成部分，準确的用户画像可以为企业营销、广告投放、内容推荐提供便利[7];用户也可以从中获得个性化推荐内容，减少信息搜寻的时间，提高使用社交媒体的满意度。

近年来，用户画像相关的测评比赛也广泛兴起，例如名为PAN的学者群体举办了6届作者特征提取测评和1届僵尸用户与用户性别测评[8]，由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办的全国社会媒体处理大会（SMP）于2016-2018年连续三年组织了相关的用户画像比赛[9]。相关测评比赛中，性别预测是重要的子任务，是用户画像的核心内容之一，也是其他应用的基础[10]。之所以要进行社交媒体用户的性别预测，是因为用户在进行注册时会忽略性别、兴趣等相关信息[11-12]。

本文以新浪微博这一社交媒体平台中的用户信息为研究对象，利用不同性别用户语言表达和兴趣偏好上的差异预测用户性别。在社交网络中，男性和女性用户使用的语言以及兴趣爱好具有差异，A. H. Schwartz等[13]从75 000名志愿者的Facebook消息中收集了7亿个单词、短语和主题实例，对其分析显示，不同性别的用户使用的语言有很大的不同，语言和性别以及年龄之间有着比较大的关联;M. Vicente等[14]对65 000名英语用户的用户名、用户描述、图片和发送的推特内容进行分析，发现性别对用户的语言使用有影响，从而实现对用户性别的预测。因此，用户发布的社交媒体内容与性别相关联，呈现出差异化的特点。在此基础上，本文通过分析不同性别用户在发送社交媒体短文本时的差异，提取相关的语言特征和主题特征，构建模型进行用户性别的预测。

2  相关研究

2.1  基于图像的性别预测

基于图像的性别预测是通过分析用户的面部特征进行预测。目前，基于图像的用户性别预测主要使用的是传统图像分类方法，即通过模型提取图像中的人脸特征，再利用分类算法进行预测。常用于提取人脸特征的模型有BIF（Bio-inspired Features）[15-16]、主动外观模型（Active Appearance Model， AAM）[17]、局部纹理特征（Local Binary Pattern， LBP）[18-19]等。完成人脸特征提取后，利用不同的算法进行分类，常使用的算法有k-近邻[18]、SVM算法[19]、AdaBoost算法[20]等。近些年，随着深度学习在图像识别上的发展，各种神经网络算法[21-22]在基于图像的性别预测研究中取得了不错的效果。

2.2  基于用户信息的性别预测

在社交网络中，基于用户信息的性别预测主要分为两类，一类是基于用户的公开信息进行预测，另一类为基于用户发表的短文本内容进行预测。

2.2.1  基于用户公开信息的性别预测

基于用户公开信息的性别预测利用用户的账户名称、个人描述、个人主页设置、标签等信息，如J. D. Burger等[23]使用Twitter用户的账户名称、个人描述等用户公开信息预测用户的性别，最高可达92%的准确率;J. S. Alowibdi等[24]提取了用户在Twitter上5个不同位置设置的颜色：个人资料背景颜色、文字颜色、链接颜色、边框填充颜色以及界面边框颜色做为特征预测用户的性别，在不同数据集大小的实验中基本都能达到70%左右的准确率。社交媒体中存在大量缄默用户，其特点为很少发表内容、微博标签较少，因此准确预测较难，钱铁云等[25]利用微博用户个人资料中的标签信息，对缄默用户进行性别预测，达到了71%的准确率。

当用户的公开信息特征与训练样本的特征之间差异较大时，基于用户公开信息的性别预测方法的准确率会降低;同时用户公开信息量较少也会影响预测结果，例如用户昵称简短、没有个人描述等。此外，用户出于个人信息隐私保护的原因，在个人主页设置中选择不公开个人信息，将会使预测准确率大幅下降。

2.2.2  基于内容的性别预测

文本内容可根据长度不同分为短文本与长文本，社交媒体的文本主要为短文本，包括原创文本、转发文本以及评论文本三种类型。S. Li等[26]提出了一种整数线性规划方法（Integer Linear Programming），利用用户原创及转发文本中的评论交互文本预测用户性别;戴斌等[27]利用半监督学习的方法实现了基于短文本内容的用户性别预测，达到了84.3%的准确率，解决了监督学习方法需要人工标注样本的障碍;N. Cheng等[28]从Twitter文本中抽取了用户语言的心理语言学特征用于构建特征空间进行用户性别预测，达到了85.13%的准确率;J. A. B. L. Filho等[29]把用户发送的Twitter文本中的字词个数、标点符号等作为文本元属性，进行用户性别预测，其准确率达到了81.6%;Q. Wang等[30]对比了文本表示方法VSM（Vector space model）与主题模型LDA（Latent Dirichlet allocation）、LSA（Latent semantic analysis）预测中文社交媒体中的用户性别、地域和年龄相关的人口统计学信息的效果，主题模型LSA在性别预测上效果表现最好，准确率达到87.2%，但相较于LDA与VSM效果提升也比较有限。

n元语法模型是自然语言处理中常用的模型，在性别预测领域有大量的研究以此为基础进行短文本分析，进而预测用户性别，例如C. Peersman等[31]使用n元语法模型并用卡方检验进行特征选择，利用构造的特征向量进行用户性别和年龄的预测;王晶晶等[32]在n元语法特征的基础上加上了首尾特征，使用用户的姓名和微博内容对性别进行预测，当用户样本足够大时，将基于用户姓名的分类器和基于微博内容的分类器融合之后能达到90%的准确率;Z. Miller等[33]使用n元语法特征结合贝叶斯算法来预测用户的性别，其使用了6种特征选择方法，最高可以达到97%的准确率;D. Rao等[34]抽取了用户的社会语言特征并与n元语法特征结合对Twitter用户的性别、年龄、地域和政治倾向进行了预测，对性别的预测准确率为72%。

基于内容的性别预测方法对文本内容量的需求较高，社交网络中用户发送的文本多以短文本为主，当用户发送的内容较少时，仅凭借少量的文本内容很难准确预测用户的性别，这要求进行性别预测时所选取的文本特征既要体现出性别差异，也要有足够大的使用率。当数据量不足时会出现构建的分类器属性稀疏等问题，导致性别预测的准确率下降。

3  实验数据与预处理

本文使用中文社交媒体平台新浪微博的用户数据，数据集来源于“SMP CUP2016微博用户画像”比赛[35]。数据集中一共包含三类信息：

（1）社交关系信息。包含一个约256.7万名微博用户构成的社交网络，其中的社交关系可能是单向的（即单向关注，即为粉丝关系）或双向的（即互相关注，即为好友关系）。

（2）用户微博信息。包含约4.6万名用户的微博文本内容，这些用户都属于上述社交网络。

（3）用戶标签信息。包含约0.5万名用户的年龄、性别及地域标签，均属于上述4.6万名用户。

三类信息的关系如图1所示：

本文是基于短文本内容的用户性别研究，最终选择了“SMP CUP2016微博用户画像”比赛数据集中的用户标签信息及其对应的用户微博信息作为本研究的初始数据集，对数据进行预处理工作。

数据预处理分为以下3个步骤：

（1）剔除与分析无关的噪声数据。用户微博信息中存在网页链接、字符乱码等噪声数据，这部分数据既不能还原用户的语言表达意图，也不能用于性别预测的特征提取，因此将其剔除。

（2）剔除缺失数据。将缺失性别标签及微博信息少于5条的用户标签信息剔除，缺失性别信息的数据无法用于性别预测实验，而微博信息过少也难以提取有效特征，导致性别预测效果差的结果。

（3）对微博信息中的短文本内容进行分词，本研究采用NLPIR汉语分词系统进行分词处理，并保留标点符号等原始信息。

经过处理后的数据集包含4 342个用户及其发送的微博短文本331 634条，用于实验模型的训练与检验。

4  实验构建与特征抽取

4.1  实验构建

本研究的输入为微博短文本，通过对数据进行分析，利用数据特征进行建模，训练相关算法，进而对微博用户的性别进行预测。对性别预测的结果，通过相应评测指标的评价，对算法的效果进行评估。实验的一般流程如图2所示：

4.2  特征抽取

根据特征抽取方式的不同，可以获得微博短文本内容的两类不同特征，分别为语言特征和主题特征。

4.2.1  语言特征

N. Cheng[28]、D. Rao[34]在使用Twitter数据进行用户性别预测时采纳的语言特征如表1所示，考虑到中文文本与Twitter用户使用语言的差别，在此基础上，本研究总结了7个可从微博短文本中提取的语言特征类别，分别为：①表情：微博中用户使用的表情;②情感词语：积极、消极、焦虑、愤怒等情感词的总称;③语气词：“哈哈”“恩恩”等描述语气的词;④亲属称呼：“妈妈”“父母”“兄弟姐妹”等称呼;⑤标点符号：包括各种重复使用的标点，如“！！！”;⑥代词：“你”“你的”等;⑦禁语：指在用户文本中出现的不文明语言。

本文通过以下方式获取语言特征：

（1）表情。微博短文本中表情以“[具体表情]”的格式体现（例如：[微笑]），可使用正则表达式从文中抓取每一个用户使用的表情，对每一个用户的所有表情取并集获得表情全集。

（2）情感词。对于情感词语语言特征可使用NTUSD情感词典与原文进行匹配，获取用户使用的情感词语，对每一个用户的所有情感词语取并集获得情感词语全集。

（3）语气词、亲属称呼、标点符号、代词、禁语。由于该类词语的数量相对而言比较少，可以直接通过对部分用户的微博短文本进行标记，找出相关的词语。但考虑到人工标记不全的问题，本文尝试利用文本向量化后的余弦距离，选择相似的词作为该类词语的补充，具体而言：使用Word2Vec对分词后的微博短文本进行计算，获得每个词的词向量;针对人工标记出的语气词、亲属称呼、代词、禁语，计算这些词语与语料库中词语的相似度，根据相似度排序筛选出同类别的词作为补充最高的词。

对于短文本中出现的词语t，使用公式（1）统计性别i使用词语t的人数占该性别总人数的比例，式中n（i，t）表示性别i的用户中使用了t词语的人数，n（i）表示性别i的用户总人数。

公式（1）

通过对7个类别词语在不同性别用户中的使用比例，发现男性和女性使用标点符号和代词类别词语的比例相近，因而不选择这两类词作为语言特征。

对表情、情感词语、语气词、亲属称呼和禁语这5个类别的词语分析，男女使用比例最高的10个词语的如图3-图7所示。横坐标代表某个词语，纵坐标为使用比例。从中可以看出：女性相比男性，使用表情的比例更大;情感词语中不同词语的使用情况不同;亲属称呼和语气词中，个别词语男性使用的比例更大，总体上女性更偏向使用该类词语;禁语总体使用比例较小，但男性比女性更倾向使用这类词语。

对于表情和情感词语这两个特征，本研究使用卡方检验（chi-square test）进行筛选词语用于特征构建。对词语t，统计不同性别使用该词语的情况如表2所示：

词语t的卡方值χ2可由公式（2）计算得，卡方值越大说明该词语与性别的相关度越大，因此各选择卡方值最大的100个词语构成表情和情感词语的语言特征。

对于语气词、亲属称呼和禁语这三个语言特征，由于在特征词筛选的过程中筛选的词较少，本文不采用上述的卡方检验的方案选取特征，而是将这三个类别的全部词语共计75个用于语言特征的构造。

以上5个类别共选取了275个词语用于构成微博短文本内容的语言特征。对于第i个用户，统计该用户使用词语t的频次tin，构建语言特征向量Xi，其计算公式为：

Xi=（ti1，ti2，ti3，…，tin）                公式（3）

4.2.2  主题特征

不同性别用户的兴趣爱好不同会导致发送微博文本的主题不同，因此可以运用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型对用户微博短文本的主题抽取，构建主题特征用于预测用户性别。LDA是一种基于词袋模型的无监督机器学习方法，可以用来识别大规模文档集中潜藏的主题信息，同时也能有效对文本内容降维，解决数据稀疏问题。

LDA模型将语料库中的每一篇文档与K个主题的多项式分布记为θ，每个主题与词汇表中的N个单词的多项式分布记为 ?。θ和?分别有一个带有超参数α和β的Dirichlet先验分布。对于一篇文档d中的每一个单词wi，P（zi=k）代表从文档中抽取一个单词wi，P（wi|zi=k）属于主题z的概率;从主题z中抽取一个单词，代表当取出单词属于主题k时该单词为wi的概率。将这个过程重复Nd次（Nd是文档d的单词总数），就产生了文档d。文档中单词wi的概率就能表示为：

公式（4）

在本研究中，将每名用户发布的所有短文本内容构成第i个用户的文档Di，那么可认为文档Di的主题分布向量（zi1， zi2， zi3， …， zik）可认为构成了第i个用户的主题分布向量。

Yi=（zi1， zi2， zi3， …， zik）           公式（5）

本文在LDA模型训练的过程中使用困惑度确定模型最佳K值，实验过程中，Gibbs抽样迭代的次数设为100，α、β超参数设置为α=50/K，β=0.01，此时算法有较好的表现[37]。在K值提升的过程中，困惑度的下降有限，图8展示的是K值与困惑度的关系，结合不同K值的困惑度和最终产出主题的词语，本文使用K值为15时产出的模型结果。表3展示的是15个主题中排序前10的词语。

5  实验结果与分析

5.1  评价方法

研究选用精准率（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-Measure）作为评价指标来对实验的结果进行比较评价。三种指标的计算方式如下：

;            公式（6）

;             公式（7）

公式（8）

以女性性别为例，TP表示将性别预测正确的数量;FN表示将正确的女性预测为男性的数量;FP表示将正确的男性预测为女性的数量。

5.2  模型训练

5.2.1  训练数据与测试数据

数据预处理得到的4 342名用户中男性和女性的数据比例不一致，為更好地进行试验，随机选择2 110名用户按照1：1的性别比例构建实验数据集，2 110名用户共发表微博156 627篇。其中1 560名用户用于模型的训练（男女性别比例为1：1），550名用户用于模型效果的检验（男女性别比例为1：1）。

在模型训练阶段，1 560名用户采用5折交叉检验的方法进行模型训练，保证数据的充分利用与模型训练的准确。

5.2.2  模型的参数调优

将抽取的用户语言特征与主题特征组合成为新的特征向量进行实验，获取最佳的性别预测结果。

Mi=（Xi+Yi）=（ti1， ti2， ti3， …， tin， zi1， zi2， zi3， …， zik）

公式（9）

本研究采用的是支持向量机（Support Vector Machine， SVM）这一基于统计学习理论的机器学习方法。支持向量机通过核函数解决计算复杂度的问题，除重要的参数cost外，还有四种不同的核函数，分别为线性（Linear）核函数、径向基（radial basis function， RBF）核函数、sigmoid核函数和多项式（Polynomial）核函数，每一种核函数有不同数量的参数。本文使用LIBSVM这一软件包实现对用户性别的预测，通过选定不同的核函数、控制相关变量对核函数进行参数训练，从而获得最优的预测效果。

对于线性核函数只需训练参数cost。为了使cost值尽量覆盖更多的值，本文使用指数函数规定cost的选取范围，其取值范围为2–10至25。最终结果显示当cost=1/32时在评价指标上表现最好，有较好的预测效果。图9展示了不同cost取值时的预测效果，可以看出当cost值较小或者较大的时候，预测的效果都不够好，这是因为，cost值越高越容易过拟合，cost值越小越容易欠拟合。

径向基核函数有gamma参数以及cost参数，本研究使用GridSearch网格搜索的方式确定最佳参数，gamma以及cost的变化范围都是从2–10至25。当cost=32，gamma=1/128时预测结果最佳。gamma是RBF函数中自带的一个参数，一定程度上决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma值越大支持向量越少，gamma值越小支持向量越多，支持向量的个数影响模型训练的速度和准确度。图10展示的是固定cost值为1，改变模型gamma的值，在测试集中进行分类的结果，从中可以看到，当gamma大于1的时候预测的准确率很低。

sigmoid核函数有cost、gamma和coef0三种参数，本研究分两步进行参数调优：①将cost设为默认值1，使用GridSearch网格搜索确定gamma以及coef0的值，其中gamma和coef0的取值范围定为2–10至25;②使用第一步训练出的gamma以及coef0值，将cost的范围设定为2–10至25进行训练。最终得到当cost=32，coef0=8，gamma=1/16时模型的预测效果最佳。图11展示的是固定cost值与gamma值，改变模型中coef0的值对测试集的预测效果，当coef0的值超过某个值后，其预测效果将大幅下滑，通常情况下coef0的值越大，预测结果越差。

多项式核函数有cost、gamma、coef0和degree 4种参数，其中degree参数最为关键。本文分3个步骤来确定最佳参数：①将cost，gamma，coef0设定成为默认值，将degree范围设定为0至19进行训练，得到最佳degree值为1;②将cost设置为默认值，degree设置为最优参数1，使用GridSearch网格搜索法使gamma及coef0在2–10至25取值范围内变化，得到最佳的gamma=1/4， coef0=16的值;③degree=1，gamma=1/4，coef0=16设为固定参数，将cost取值在2–10至25训练，最终确定的最优参数为degree=1， gamma=1/4，coef0=16，cost=16时模型的预测效果最佳。图12展示的是改变模型中degree的值，对测试集进行预测的效果，其中degree的变化范围从0到19，随着degree值越来越大，预测效果越来越差，当degree超过15后预测结果几乎没有任何改变。

针对在测试集的预测结果，选取4种不同核函数效果最优的参数进行横向比较，可以看出sigmoid核函数的表现最差，在三个指标中均未达到80%;径向基核函数的预测效果最好，在三个评测指标中都比其他核函数表现更好。因此将选择参数为cost=32，gamma=1/128的徑向基核函数作为预测模型，用于实验数据的预测。

5.3  结果比较

5.3.1  baseline选择

基于n元语法模型的性别预测方法[31-34]和基于心理语言学词典的性别预测方法[38]都是利用用户的微博文本内容进行性别预测的自然语言处理方法，在针对社交媒体中用户的性别预测有较好的效果。本文选择这两种方法作为baseline进行比较。

在n元语法模型中，通过抽取500个最具有区分性的一元和二元词，统计每名用户的使用频率作为权重构建用户的特征向量;针对基于心理语言学词典的用户特征向量，使用文心（TextMind）中文心理分析系统[39]构建，对用户发文的内容进行统计，提取102个特征，包括各种词性词语使用的数量、词长比例、情感词数量等。

5.3.2  结果对比

将实验数据应用于训练所得的最优模型，如图13所示，本文提出的主题特征、语言特征构建及两种特征融合构建的性别预测模型的精准率、召回率和F值指标均比选择的baseline有所提升，特别是与心理语言学词典相比，提升较大，本研究表现最差的主题特征在该指标上都提升了14.3个百分点。

基于n元语法模型的性别预测效果不显著，精准率、召回率和F值都未达到70%，其中F值表现最好，为69.3%。通过分析可知，n元语法模型虽然抽取了500个特征进行特征向量的降维，但构造的特征向量依然较为稀疏。表5展示了针对同一用户使用n元语法模型和语言特征构造的向量。由于n元语法模型是针对所有的一元和二元词汇进行的特征选择，这些词语数量较多，造成向量稀疏。而本文构建语言特征时选择的词语，通过对用户使用频率的统计有效避免了稀疏问题。

心理语言学词典方法的精准率虽然达到了72.6%，但召回率只有60%。通过分析可知，心理语言词典构建的特征中包含代词、表达符合这类的词语，而本文的语言特征通过统计这类词语与性别的关联度，这类词语忽略，不纳入语言特征的构建，而心理语言词典没有忽略，均纳入了特征构建，得到的精确率、召回率和F值比语言特征分别低9.1%、20.4%和17.3%。从而进一步验证了基于语言特征构建模型预测性别时需忽略代词和表达符合等。

对比本研究的主题特征、语言特征和两种特征叠加可知，主题特征表现最差，语言特征表现较好，叠加特征结果最优。在精准率指标上，语言特征的精准率为81.7%，仅比主题特征高0.8%，但在召回率和F值上，语言特征大幅提升，分别提升了6.1%和5.7%。精准率的提升，表明语言特征进行性别预测时更加有效。两种特征叠加的预测结果，在语言特征的基础上精准率进一步提升了1.4%，达到83.1%提升效果显著;相较之下，召回率和F值与语言特征相比提升有限。分析可知这与主题特征的特征数量与预测效果有关，一方面主题特征的特征数量较少，另一方面主题特征的召回率与F值相对语言特征差值较大，因此两种特征叠加对召回率和F值的提升较少。

同时，本文对比了SVM模型与BP神经网络和TEXTCNN[40]神经网络的效果。本文构建了2层隐藏层的BP神经网络：第一层含有神经元120个，第二层有神经元60个，使用通过主题特征和语言特征提取的向量作为输入，使用sigmoid函数作为输出层函数。对于TEXTCNN模型，则不再使用特征向量作为输入，而是用户发送的文本分词后的词向量，向量的维数为128维;在卷积层，使用三种不同高度的卷积核，分别为2、3、4，每一种卷积核的个数设置为128个。两种不同模型与SVM模型的效果对比如图14所示，总体而言三种模型的效果较为接近，SVM的效果最好。SVM模型的F值比神经网络高了4%，比TEXTCNN模型高了2%，精准率上SVM模型比BP神经网络和TEXTCNN高1%。TEXTCNN的效果比较优秀也是因为模型考虑到了语言上下文之间的关系，而通过语言特征和主题特征提取的向量也有相同效果，进一步说明了语言、主题两类特征对于文本性别分类的重要性。

总体而言，本文提出的主题特征、语言特征和两种特征叠加对性别的预测均优于选取的baseline方法，对社交媒体用户性别的预测效果起到了很好的提升。

6  结语

社交媒体中个人信息的隐私保护始终面临诸多挑战，虽然已有法律条文的规范，但在实践过程中用户依然暴露在风险中。利用社交媒体中的相关信息进行性别预测，能对用户起到一定的保护作用。

本文以中文社交媒体新浪微博为例，从用户的短文本中提取主题特征和语言特征，对支持向量机的机器学习算法进行参数调优与训练，得到一个对性别预测有显著提升的分类器，起到了较好的预测效果，在精准率、召回率和F值上都有所提升，特别是精准率与baseline方法相比提升均超过10个百分点，说明从短文本的角度对用户性别进行预测是一个有效的途径。同时，与常用的n元语法模型和心理语言学词典方法相比较，有效解决了构造向量的稀疏问题，为进一步促进基于性别的用户信息保护提供了基础。

本研究提出的方法是利用中文短文本进行性别预测，该方法可推广到其他社交媒体如Twitter中进行中文用户的性别预测。

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作者贡献說明：

雅琦：实验设计与论文修改;

李得志：数据收集、实验与部分论文撰写;

王瑞雪：数据分析与部分论文撰写。

Research on Gender Prediction of Chinese Social Media Users

——Taking Sina Weibo Short Text Content as an Example

Liu Yaqi1  Li Dezhi2  Wang Ruixue3

1. School of Information and Security Engineering， Zhongnan University of Economics and Law，

Wuhan  430073

2. Baidu Network Technology Co.，Ltd.， Beijing 100085

3. School of Information Management， Wuhan University， Wuhan 430072

Abstract： [Purpose/significance] Different from the rapid development of the Internet， the development of personal information security protection is relatively lagging. By predicting the gender of social media users， it can better provide privacy protection for the users. [Method/process] The short texts posted by users in social media， Sina Weibo， were taken as the research object. The experiment extracted linguistic features and topic features from the short texts. For each user， we constructed features vector based on linguistic features， topic features， and the superposition of two features， then used SVM Machine learning algorithms built a classifier for gender prediction. [Result/conclusion] Experiments show that the linguistic features and topic features can predict the gender of the users accurately， and the effect is superior to other features used in gender prediction.

Keywords： short text    gender prediction    topic features    linguistic features