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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Social Media Profiler: Inferring Your Social Media Personality from Visual Attributes in Portrait

verfasst von : Jie Nie, Lei Huang, Peng Cui, Zhen Li, Yan Yan, Zhiqiang Wei, Wenwu Zhu

Erschienen in: Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we introduce an interesting but challenging problem: how to infer social media personality from portrait. To address this problem, we jointly consider social media content and behavior information. Specifically, first, we represent social media personality as a reflection in accordance with user behaviors in social media. Second, by means of clustering, people are divided into eight groups and labeled with different personality types. Upon regression analysis, discriminative visual attributes for personality classification are determined. Third, low-level features of selected visual attributes are trained to predict personality from given portrait. To evaluate the proposed method, we collect images of people from the internet and the behaviors of these people from their micro-blog. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed method can achieve significant performance gain over the existing method.

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Metadaten
Titel
Social Media Profiler: Inferring Your Social Media Personality from Visual Attributes in Portrait
verfasst von
Jie Nie
Lei Huang
Peng Cui
Zhen Li
Yan Yan
Zhiqiang Wei
Wenwu Zhu
Copyright-Jahr
2016
Buch
Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2016

Print ISBN: 978-3-319-48895-0

Electronic ISBN: 978-3-319-48896-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48896-7_63

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