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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
被引量：
6
1
作者
王萌萌
左万利
+1 位作者
王英
王鑫
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2562-2577,共16页
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...
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.
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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
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职称材料
题名
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
被引量：
6
1
作者
王萌萌
左万利
王英
王鑫
机构
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
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2562-2577,共16页
基金
国家自然科学基金(61300148
61602057)
+3 种基金
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~~
文摘
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.
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
Keywords
multidimensional personality traits recognition
nonnegative matrix factorization
personality traits correlation factor
Big Five personality traits
social networks
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
王萌萌
左万利
王英
王鑫
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
6
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