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融合多通道信息的社交网络人格预测模型
被引量：
2
1
作者
孙丽璐
董森
+4 位作者
陈孟维
朱玲
朱小飞
张袁籽妍
冯榆
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期509-517,共9页
构建了融合多通道信息的社交网络人格预测模型(MCIPP),在深度学习框架内用客观行为数据自动预测用户人格特质,并分析用户在线行为与其线下人格特质是否具有一致性。具体而言,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)捕...
构建了融合多通道信息的社交网络人格预测模型(MCIPP),在深度学习框架内用客观行为数据自动预测用户人格特质,并分析用户在线行为与其线下人格特质是否具有一致性。具体而言,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)捕捉文本的上下文语义特征,通过图卷积网络(GCN)构造句法依存树,得到基于句法的结构表示,将Attention融入主题模型(Topic Model)从而提取深层语义信息,最后共同输入Softmax层得到用户微博的人格倾向。结果表明:MCIPP模型预测效果较好,准确率最高可达0.8064.个体线上线下对应维度存在显著正相关,因此可采用该模型对用户网络数据进行心理建模,使理论驱动的心理科学研究能够客观解读个体心理和行为。
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关键词
大五人格
社交网络
人格预测
深度学习
多通道信息
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职称材料
题名
融合多通道信息的社交网络人格预测模型
被引量：
2
1
作者
孙丽璐
董森
陈孟维
朱玲
朱小飞
张袁籽妍
冯榆
机构
重庆理工大学经济金融学院
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期509-517,共9页
基金
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2020jscx-dxwtBX0014)。
文摘
构建了融合多通道信息的社交网络人格预测模型(MCIPP),在深度学习框架内用客观行为数据自动预测用户人格特质,并分析用户在线行为与其线下人格特质是否具有一致性。具体而言,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)捕捉文本的上下文语义特征,通过图卷积网络(GCN)构造句法依存树,得到基于句法的结构表示,将Attention融入主题模型(Topic Model)从而提取深层语义信息,最后共同输入Softmax层得到用户微博的人格倾向。结果表明:MCIPP模型预测效果较好,准确率最高可达0.8064.个体线上线下对应维度存在显著正相关,因此可采用该模型对用户网络数据进行心理建模,使理论驱动的心理科学研究能够客观解读个体心理和行为。
关键词
大五人格
社交网络
人格预测
深度学习
多通道信息
Keywords
Big Five personality
social network
personality prediction
deep learning
Multichannel information
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合多通道信息的社交网络人格预测模型
孙丽璐
董森
陈孟维
朱玲
朱小飞
张袁籽妍
冯榆
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2023
2
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