基于情感分析的Android平台用户画像方法研究

发布时间：2023-02-26 02:33

　　在当今的网络信息时代,人们越来越依赖于网络进行日常的行为活动,这些活动都会在网络上留下痕迹,而这些痕迹信息通过分析和转化后就可以生成目标的用户画像,从而获得目标用户的隐私信息。然而,虽然用户画像技术已经有了长足的发展和广泛的应用,但是这些技术主要用于商业领域的兴趣和行为分析,关于用户本身内在特征的分析尚不多见,而将用户的内在特征再细化为情绪智力水平的画像方法则更为少有,用户画像技术在这一领域仍存在不小的技术空白。造成这一现象的原因是缺少对目标用户内在特质的量化方法,使得大量含有目标信息的数据被简单地处理后丢弃。而能够对目标进行内在特质画像的往往都是传统的心理学模型,这些模型则因技术问题始终停留在人工操作阶段。这使得当前使用心理学模型对目标的各项指数进行自动量化和用户画像的方法少之又少,并存在模型量化时所需参数与现有数据内容不匹配等问题。为了能够对目标用户的内在特征进行用户画像,本文将信息科学与心理学领域结合起来,提出了一种对目标用户进行情感分析和用户画像的方法。该方法首先对目标用户在Android平台上留存的痕迹信息进行采集,并对这些信息进行预处理,将其分为数据统计信息和文本上下文信息...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究意义与研究内容
    1.3 研究现状
        1.3.1 隐私信息采集方法
        1.3.2 社会关系研究
        1.3.3 情绪智力研究
    1.4 论文结构与主要研究工作
2 数据获取与中文分词相关技术
    2.1 隐私数据获取技术
        2.1.1 手机信息获取方法
        2.1.2 微信数据库破解方法
    2.2 中文分词技术
        2.2.1 基于词典的分词方法
        2.2.2 基于统计的分词方法
    2.3 本章小结
3 基于词典和统计相结合的情感分析方法
    3.1 构建情感词典
    3.2 词语的情感值
        3.2.1 情感词的情感值计算方法
        3.2.2 未登录词的情感值计算方法
        3.2.3 副词对情感值的修正
    3.3 句子的情感值
        3.3.1 句子的情感值计算方法
        3.3.2 关联词对情感值的修正
    3.4 实验结果与性能分析
        3.4.1 评价数据
        3.4.2 评价方法与评估指标
        3.4.3 实验结果
    3.5 本章小结
4 基于数值和文本分析的用户画像方法
    4.1 基于数值统计的用户画像
        4.1.1 社会关系的画像方法
        4.1.2 社交行为的画像方法
    4.2 基于文本分析的用户画像
        4.2.1 情绪智力量化问题
        4.2.2 改进型情绪智力模型
        4.2.3 情绪智力的画像方法
    4.3 实验结果与性能分析
        4.3.1 实验流程与结果
        4.3.2 参数值选取分析
        4.3.3 情绪智力画像结果分析
        4.3.4 情绪智力画像的准确性验证
    4.4 本章小结
5 论文总结与未来展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3749633