基于行为信息的微博用户性格预测研究

发布时间：2022-10-20 16:26

　　在研究心理学中的"大五人格"模型的基础上,针对社交网络,提出了一种基于用户行为信息预测性格的方法。采用"大五人格量表"测试模型对用户性格进行不同维度的分析;选用微博用户的行为信息构建用户性格模型;通过对用户信息与用户性格之间的关系进行分析,从中提取5个相关度最强的特征维度,并基于线性回归的方法构建了用户性格预测模型。实验结果表明,构建的性格预测模型正确率达到了78. 5%。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 微博用户性格预测模型的构建
    1.1 大五性格分析模型
    1.2 用户交互行为信息模型
2 微博用户性格预测模型的实现
    2.1 多元线性回归模型及原理
    2.2 求解多元线性回归方程
    2.3 用户行为特征有效性验证
    2.4 特征参数的显著性检验
    2.5 微博用户性格预测模型的实现
3 实验结果分析
    3.1 实验语料
    3.2 实验结果及分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多元线性回归的空腹血糖影响因素分析方法[J]. 张福旺,苑会娟.  计算机科学. 2018(S2)
[2]基于语义分析的情感计算技术研究进展[J]. 饶元,吴连伟,王一鸣,冯聪.  软件学报. 2018(08)
[3]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[J]. 娜迪热,胡俊.  电脑知识与技术. 2018(07)
[4]基于用户行为特征的微博转发预测研究[J]. 刘玮,贺敏,王丽宏,刘悦,沈华伟,程学旗.  计算机学报. 2016(10)
[5]基于用户行为综合分析的微博用户影响力评价方法[J]. 齐超,陈鸿昶,于洪涛.  计算机应用研究. 2014(07)
[6]基于用户行为的微博用户社会影响力分析[J]. 毛佳昕,刘奕群,张敏,马少平.  计算机学报. 2014(04)

硕士论文
[1]基于移动互联网社交行为的用户性格分析和预测[D]. 孙启翔.北京理工大学 2016



本文编号：3694891