基于用户社交网络数据的人格倾向性分析及预测模型的建立

• 作者: 娜迪热 胡俊
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 特征抽取 机器学习 人格倾向性分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TP393

摘要

随着互联网的发展,社交网络在人们的工作生活中扮演着重要的角色,人们在社交网络中发布、分享信息和观点,这些社交行为产生大量的数据,使得社交网络成为蕴含个人信息和情感的载体。该课题在已有相关研究的基础上,提出并验证了一种根据用户社交网络数据对用户的人格倾向进行预测的方法。在实现过程中,利用爬虫技术得到微博用户的相关数据,其中包括用户在使用社交网络时产生的文本信息,以及用户的行为信息与社交关系信息,工作重点是通过提取采集数据信息的相关特征值,并对特征值进行降维处理,在建立预测模型时采用了机器学习方法以提高准确率。通过对比实验,验证了提出的预测方法在人格预测的精确度上有显著的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡俊	北京交通大学计算机与信息技术学院	12	74	5.0	8.0
2	娜迪热	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	4	1.0	2.0