一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法

发布时间：2017-10-10 01:24

  本文关键词：一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法

  更多相关文章： 多维用户人格特质识别 非负矩阵分解 用户人格特质相关因子 五大人格特质 社交网络

【摘要】：随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多学者的关注.首先,基于用户网络结构信息和用户发布内容信息序列构建用户人格特质识别特征,并根据特征重要性为其分配权重.然后,以用户人格特质相关因子约束目标函数,从用户社会网络结构特征、语言学特征和情感特征三个维度利用非负矩阵分解方法识别社会网络中用户的五大人格特质.最后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验以更细的粒度进一步验证了用户人格特质之间相关性的存在,同时证明了特征权重和用户人格特质间的相关性在用户人格特质识别问题中的重要性.文中为社会网络中的多维用户人格特质识别问题提供了一种新思路.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【关键词】： 多维用户人格特质识别 非负矩阵分解 用户人格特质相关因子 五大人格特质 社交网络
【基金】：国家自然科学基金(61300148,61602057) 吉林省科技发展计划(20130206051GX) 吉林省科技计划(20130522112JH) 中国博士后基金(2012M510879) 吉林大学基本科研业务费科学前沿与交叉项目(201103129)资助~~
【分类号】：B848;O157.5
【正文快照】： 吉林省科技计划(20130522112JH)、中国博士后基金(2012M510879)、吉林大学基本科研业务费科学前沿与交叉项目(201103129)资助.1引言作为一种新型的信息传播媒介,社会网络已经成为一种被人们广泛认可并使用的社交方式[1-3].尽管网络中的一些用户为了达到自我展示的目的,发布一

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本文编号：1003548