基于弱监督图嵌入的 Twitter 用户表示

社交媒体平台为用户提供了便捷手段，使其能参与各种内容上的多种在线活动并创造快速广泛的互动。然而，这种快速增长的访问也增加了信息的多样性，而刻画用户类型以理解社交媒体中分享的人们生活方式决策具有挑战性。在本文中，我们提出了一种基于弱监督图嵌入的框架来理解用户类型。我们使用 Twitter 上与健康福祉相关推文（聚焦于“瑜伽”、“生酮饮食”）的弱监督来评估所学得的用户嵌入。在真实世界数据集上的实验表明，所提框架在检测用户类型上优于基线模型。最后，我们对数据集中不同类型的用户（例如，实践者 vs. 推广者）进行了数据分析。虽然我们关注生活方式相关推文（即瑜伽、生酮），但我们构建用户表示的方法很容易推广到其他领域。