基于信息增益与语义特征的多标签社交网络用户人格预测

• 作者: 左万利 郑惠中
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 人格预测 社会计算 多标签分类
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 561-568
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.03.28

摘要

针对社交网络用户人格预测问题，提出一种结合信息增益与语义特征提炼用户文本信息，并采用多标签分类算法进行综合预测的方法。先基于信息增益提取文本词特征，包括情感词、词性和时态等，进行特征选择与加权；对于语义特征，将文本内容映射为本体概念并计算语义相关度；然后以基于词的特征和语义特征的共同影响为依据，运用多标签分类算法执行人格预测过程，从不同角度处理文本信息，并充分考虑了类标签间的相关性。实验结果验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左万利	吉林大学计算机科学与技术学院	88	1273	20.0	31.0
2	郑惠中	吉林大学计算机科学与技术学院	3	21	2.0	3.0