基于上下文语义的社交网络用户人格预测

• 作者: 刘晶 孙翀 毕建权 王江晴 陈思敏
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人格预测 大五人格 上下文语义 深度学习 社交网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 289-294
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12130/znmdzk.20200312

摘要

在利用文本信息预测用户大五人格的普遍方法中,对于文本特征的提取未充分考虑上下文语义信息,存在对语义特征提取不够精准的问题.针对该问题,提出了一种结合深度学习与上下文语义的方法:在TF-IDF中加入单词的上下文语义信息来计算单词权值,然后结合基于文本的卷积神经网络模型和由单词权值构成的上下文语义特征向量进行用户大五人格预测.实验数据使用Facebook中myPersonality应用的用户社交记录,实验结果表明:将文本上下文语义加入到深度学习预测模型后,人格预测的准确率有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江晴	中南民族大学计算机科学学院湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心	89	680	13.0	21.0
2	孙翀	中南民族大学计算机科学学院湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心	8	11	2.0	3.0
3	刘晶	中南民族大学计算机科学学院湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心	15	41	4.0	5.0
4	陈思敏	中南民族大学计算机科学学院湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心	2	0	0.0	0.0
5	毕建权	中南民族大学计算机科学学院湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心	1	0	0.0	0.0