Gender Identification of Mobile Phone Users based on Internet Usage Pattern
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 36، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 163
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-36-2_013
تاریخ نمایه سازی: 24 دی 1401
چکیده مقاله:
Gender is an important aspect of a person's identity. In many applications, gender identification is useful for personalizing services and recommendations. On the other hand, many people today spend a lot of time on their mobile phones. Studies have shown that the way users interact with mobile phones is influenced by their gender. But the existing methods for identify the gender of mobile phone users are either not accurate enough or require sensors and specific user activities. In this paper, for the first time, the internet usage patterns are used to identify the gender of mobile phone users. To this end, the interaction data, and specially the internet usage patterns of a random sample of people are automatically recorded by an application installed on their mobile phones. Then, the gender identification is modeled using different machine learning classification methods. The evaluations showed that the internet features play an important role in recognizing the users gender. The linear support vector machine was the superior classifier with the accuracy of ۸۵% and F-measure of ۸۵%.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Negaresh
Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Azadi Sq., Hezarjarib St., Isfahan, Iran
M. Kaedi
Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Azadi Sq., Hezarjarib St., Isfahan, Iran
Z. Zojaji
Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Azadi Sq., Hezarjarib St., Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :