-
题名基于Web日志的性格预测与群体画像方法研究
被引量:11
- 1
-
-
作者
康海燕
李昊
-
机构
北京信息科技大学信息管理学院
北京信息科技大学计算机学院
-
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2020年第1期39-46,共8页
-
基金
北京信息科技大学科研水平提高项目(5211910933)
国家自然科学基金项目(61370139)
-
文摘
提出一种用户性格预测与群体画像方法。该方法将数据挖掘、机器学习和画像技术相结合,首先改进了传统TF-IDF算法没有考虑文章结构的问题,提高网页主题挖掘的准确率;其次根据大五类性格构建“性格-主题-关键词”(PTK)模型,归结不同用户的兴趣属性特征和性格属性特征,并结合用户的基础属性对用户进行综合画像;然后运用K-means方法将拥有相同属性特征的人群进行聚类,描绘在社会中拥有相似特征人群的群体面貌;最后通过实验证明,该方法使用改进的TF-IDF方法对网页文本进行挖掘效果要优于LDA主题模型,而且可以有效对用户的性格进行预测与群体画像。
-
关键词
WEB日志
数据挖掘
用户画像
性格预测
TF-IDF
K-MEANS
-
Keywords
Web logs
data mining
user profile
personality prediction
TF-IDF
K-means
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于行为信息的微博用户性格预测研究
被引量:4
- 2
-
-
作者
刘平
崔宗艺
周炜翔
张仰森
-
机构
国家计算机网络应急技术处理协调中心
中国航天科工集团第二研究院
北京信息科技大学智能信息处理研究所
-
出处
《北京信息科技大学学报(自然科学版)》
2019年第3期32-38,共7页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61772081)
-
文摘
在研究心理学中的'大五人格'模型的基础上,针对社交网络,提出了一种基于用户行为信息预测性格的方法。采用'大五人格量表'测试模型对用户性格进行不同维度的分析;选用微博用户的行为信息构建用户性格模型;通过对用户信息与用户性格之间的关系进行分析,从中提取5个相关度最强的特征维度,并基于线性回归的方法构建了用户性格预测模型。实验结果表明,构建的性格预测模型正确率达到了78. 5%。
-
关键词
性格预测
线性回归
用户行为信息
大五人格
-
Keywords
personality prediction
liner regression
user behavior information
Big-Five personality trait
-
分类号
B848.6
[哲学宗教—心理学]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于行为日志的性格倾向预测
- 3
-
-
作者
张晗
陈平华
秦勇
-
机构
广东工业大学
东莞理工学院
-
出处
《电子技术与软件工程》
2021年第4期168-170,共3页
-
文摘
本文提出了一种基于神经网络的双标签人格检测模型。该模型结合了网络用户的行为特征,并对通过不同分类器传递可用数据得到的结果进行比较。构建了一个改进的LSTM神经网络模型用于有效预测关于行为日志所反映的用户性格特征。实验结果表明,与其他常见神经网络模型相比较,所提出的模型达到了更好的AUC(0.83)。
-
关键词
性格预测
行为日志
LSTM
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于文本信息的人物性格分析算法的研究与实现
被引量:1
- 4
-
-
作者
孔仪
-
机构
北京邮电大学
-
出处
《计算机科学与应用》
2019年第12期2191-2207,共17页
-
文摘
本课题研究基于文本信息分析人物性格,聚焦于静态文本来获取小说、剧本等文学作品中的人物性格,使用《平凡的世界》这一小说著作作为样本分析训练模型,结合心理学中的大五人格算法,主要采用神经网络与传统机器学习相结合的方式,通过对比doc2Vec和word2Vec + CNN两个模型的模型效果发现在预测未知人物性格时前者有着更好的表现,因此,该模型将智能分析文本这一想法变为可能,并且可通过大五人格量表将预测得分映射出人物的性格词汇,使得未来机器能够“读懂”语义,对用户画像、智能机器以及心理学的发展具有重要意义。
-
关键词
大五人格
自然语言处理
机器学习
性格预测
-
分类号
G63
[文化科学—教育学]
-