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怎样通过算法获得用户的属性信息？例如性别、职业、年龄、学历。或者有其它的分析方法可以得出，手动填写会很大影响数据样本的总量，这里面可能涉及到统计学的部分。4 个答案

答案 1：

根据问题的Tag，用户经常性的参与某个分类Tag的讨论和回答，一定程度上可以说明他是某一类人群。类似的，我觉得“赞同”的操作也是可以的。至于性别、职业、年龄、学历这些数据真的有用吗？我觉得不是那么重要，根据兴趣专业去分类知乎的人群我觉得更有效~

答案 2：

基于一些已知性别的用户的信息，进行关键词机器训练，不断的提炼具有男性和女性特征的相关词表，理论上训练时间越长，词表会越准确，然后基于词表，反推所有用户的性别特征。。。大概思路可以这样

答案 3：

浏览行为分析，人物关系分析。楼上的也就是说这两点。

答案 4：

可以通过用户的tag、朋友、喜好和各种操作等分析用户属性。有一个叫“同性恋雷达”（Gaydar Radio）的项目，就是通过分析Facebook上的用户数据，然后分析用户是否是同性恋。互动百科上的“同性恋雷达”词条-udong/wiki...Wiki上的Gaydar Radio词条en.-.org/wiki...

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