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Predicting web site audience demographics using content and design cues

机译：使用内容和设计提示预测网站受众人口统计

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The size and dynamism of the Web pose challenges for all its stakeholders, which include producers and consumers of content as well as advertisers who want to place advertisements next to relevant content. A critical piece of information for producers/publishers of content as well as advertisers is the demographics of the consumers who are likely to visit a given web site. In this article we explore predictive models that attempt to deduce the demographics of the audience of a web site using cues embedded in the design or the content of its homepage. We find that it is possible to effectively predict different types of demographics of consumers of web sites on the basis of the suggested approach. Through a statistical analysis we observe that several design elements and the content differ significantly among web sites dominated by consumers of different demographic classes. We also suggest the use of an ensemble classifier that combines the content and design cues with the goal of further improving the prediction performance.
机译：Web的规模和活力给所有利益相关者带来了挑战，其中包括内容的生产者和消费者以及想要在相关内容旁边放置广告的广告商。对于内容的生产者/发布者以及广告商而言，至关重要的信息是可能访问给定网站的消费者的人口统计信息。在本文中，我们探索了预测模型，这些模型试图使用嵌入在设计或其主页内容中的提示来推断网站受众的人口统计信息。我们发现，根据建议的方法，可以有效地预测网站消费者的不同类型的受众特征。通过统计分析，我们发现，在以不同人口统计类别的消费者为主的网站中，几个设计元素和内容存在显着差异。我们还建议使用集成分类器，该分类器将内容和设计提示结合在一起，以进一步提高预测性能。

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